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World File Search System工厂模型
数字工厂模型更新方法
在当今的商业环境中，产品种类和定制化的趋势从未间断。由于这种发展，需要敏捷和可重构的生产系统来应对各种产品和产品系列。为了设计和优化生产系统以及选择最佳产品匹配，需要产品分析方法。事实上，大多数已知方法旨在从物理层面分析产品或一个产品系列。然而，不同的产品系列在组件数量和性质方面可能存在很大差异。这一事实阻碍了对生产系统进行有效比较和选择合适的产品系列组合。提出了一种新方法来根据现有产品的功能和物理架构对其进行分析。目的是将这些产品聚类为新的面向装配的产品系列，以优化现有装配线并创建未来的可重构装配系统。基于 Datum Flow Chain，分析产品的物理结构。识别功能子组件，并执行功能分析。此外，输出混合功能和物理架构图 (HyFPAG)，通过为生产系统规划人员和产品设计师提供设计支持，描述产品系列之间的相似性。使用指甲刀的说明性示例来解释所提出的方法。然后对蒂森克虏伯 Presta France 的两个转向柱产品系列进行工业案例研究，以对所提出的方法进行首次工业评估。© 2017 作者。由 Elsevier B.V. 出版。同行评审由 2018 年第 28 届 CIRP 设计会议科学委员会负责。
使用人工智能工厂模型对柴油机进行模型预测控制
为了实现零碳社会，人们关注的焦点是减少交通运输领域的碳排放1)、2)，但对于支持物流的大型柴油车辆，也需要提高燃油效率并减少碳排放。近年来，柴油机废气排放评价方法不断更新，需要能够在各种条件下满足废气法规的控制方法。然而，众所周知，发动机建模是一个难题，因为它涉及燃烧现象，并且非线性、延迟和相互作用的存在使得构建控制器变得困难。 参考文献3)阐述了对柴油机进排气系统H ∞ 控制的研究，提出了一种通过切换控制器来覆盖运行范围的方法。另一方面，人们也在研究利用实验数据创建发动机的神经网络模型4)。虽然可以使用复杂且详细的仿真模型来模拟发动机，但是很难将其直接用作控制模型。一旦收集到数据，就可以相对容易地创建神经网络，并且神经网络被广泛用于近似、分析、异常检测和模拟。参考文献5），6）研究柴油机的模型预测控制，利用机器学习推导出状态空间表示，并利用神经网络近似控制律，实现高速控制计算。在参考文献[7]中，我们提出了一种结合Hammerstein-Wiener模型和输入凸神经网络的模型。我们还通过将该方法应用于发动机气道系统的建模和控制来检验其实际适用性。在参考文献8)中，提出了一种基于模型的柴油发动机空气路径控制，作为一种模型预测算法，解决具有输入约束的最优控制问题。在参考文献[9]中，开发了一种基于非线性自回归模型的非线性模型预测控制器，该控制器使用外生输入神经网络来解决柴油发动机的控制问题。然而，目前还没有开发出能够建立柴油发动机的神经网络模型并针对该模型系统地进行设计的控制方法。
先进可靠性保证计划指南...
在 RA 计划的框架内，在设计阶段，PSA 将：�� 提供成本/收益分析的基础，该分析可用于指导在最终工厂设计演变过程中提出的各种系统或组件配置的最终选择；�� 确定一个关键项目清单，该清单代表所有系统、结构和组件，并按其对安全的重要性排序。在工厂运行期间，RA 计划将：�� 使用实时 PSA 工厂模型来评估潜在变化或替代运营策略和工厂改造的绝对和相对价值；�� 结合工厂故障数据，为维护规划组织提供定量指导：(i) 对 SSC 进行排名，为风险降低计划提供基础；(ii) 对 SSC 进行排名，以指导实施条件导向维护计划。1.1.2.技术规格
先进可靠性保证计划指南...
在 RA 计划的框架内，在设计阶段，PSA 将：�� 提供成本/收益分析的基础，该分析可用于指导在最终工厂设计演变过程中提出的各种系统或组件配置的最终选择；�� 确定一个关键项目清单，该清单代表所有系统、结构和组件，并按其对安全的重要性排序。在工厂运行期间，RA 计划将：�� 使用实时 PSA 工厂模型来评估潜在变化或替代运营策略和工厂改造的绝对和相对价值；�� 结合工厂故障数据，为维护规划组织提供定量指导：(i) 对 SSC 进行排名，为风险降低计划提供基础；(ii) 对 SSC 进行排名，以指导实施条件导向维护计划。1.1.2.技术规格
扩展数据图1。与rfdiffusion的β链配对支架的设计。利用rfdiffusion的各种生成潜力，而
摘要：这项工作介绍了太阳能，这是一个用于标记BlackBox优化求解器的十个优化问题实例的集合。这些实例呈现出由黑盒数值模型模拟的集中太阳能电厂的不同设计方面。变量的类型（离散或连续），维数以及约束的数量和类型（包括隐藏的约束）在整个实例上有所不同。有些是确定性的，有些是随机性的，有可能执行多种复制以控制随机性。大多数实例都提供可变的替代物，两个是生物主体，一个是不受约束的。太阳能工厂模型考虑了各种子系统：HelioStats场，中央腔接收器（接收器），熔融盐热储能，蒸汽发生器和理想的功率块。在整个太阳代码中实现了几种数值方法，并且大多数执行是耗时的。非常小心，以确保平台之间的可重复性。太阳能工具涵盖了在工业和现实生活中的黑框优化问题中可以找到的大多数特征，这些特征都是在开源和独立代码中。
具有自动控制器调节功能的激光增材制造数据驱动自适应控制
摘要：直接能量沉积 (DED) 需要闭环控制来稳定工艺并提高制造质量。大多数现有的 DED 控制器都需要通过实验进行系统辨识以获得工厂模型或与层相关的自适应控制规则，而此类过程繁琐且耗时。本文提出了一种新颖的数据驱动自适应控制策略，通过熔池尺寸反馈来调整激光电压。开发了一种多任务控制器架构，包含一个自动调节单元，该单元可根据 DED 工艺数据自动优化控制器参数。实验验证表明，受控样品的几何精度和熔池一致性有所改善。所提出的控制器的主要优点是它可以适应具有不同零件形状、材料、刀具路径和工艺参数的 DED 工艺而无需进行调整。即使工艺条件发生变化也不需要进行系统辨识，这减少了最终用户的控制器实施时间和成本。
博士达亚拉姆·索纳瓦内
• 可重构硬件中的数值优化以扩展模型预测控制在实时应用中的使用，（已完成，2019 年 12 月 - 2022 年），与印度政府 MHRD 的博士生合作。 • 通过 CARS 资助的车辆研究发展机构 (VRDE)-DRDO，开发车辆动力学工厂模型和与 ARM 平台的嵌入式联合仿真，（已完成，2020-21 年） • 开发传感器和数据采集远程触发虚拟实验室，虚拟实验室是印度政府通过 ICT 计划发起的一项举措，（已完成，2011-2014 年），MHRD，印度政府 • 开发 FPGA 嵌入式系统虚拟实验室，虚拟实验室项目，印度政府通过 ICT 计划发起的一项举措，（已完成，2010-2013 年），MHRD，政府印度 • 用于药物输送援助的皮下静脉检测系统，UGC 重大研究项目计划 (UGC-MRP)（已完成，2011-2014），UGC，印度政府 • 用于模型预测控制器的 DSP 的 VLSI 实现，AICTE 研究项目计划 (AICTE-RPS)（已完成，2008-2010），AICTE，印度政府
模型识别自适应控制 – 实施案例...
对不断提高飞机性能的需求导致了飞行控制系统的引入，而现在这些系统已经变得非常复杂。通常应用的控制设计方法（例如增益调度、动态逆）需要精确的系统动态模型，并使用数值和实验方法进行复杂的空气动力学分析，并进行远远超出确保符合法规要求的飞行测试。随着模块化无人机的普及，需要快速、更便宜、可扩展的设计方法，从而导致自调节、自适应控制器领域的出现。自适应控制器不需要精确的工厂模型，它们可以根据配置偏差和飞行条件进行调整。这样可以增强控制系统的稳健性。自适应控制器的设计成本较低，并且可以轻松定制已经应用的控制器以适应给定飞机配置的要求。本文选择了模型识别自适应控制（MIAC，也称为间接自适应控制）框架（而不是更常用的模型参考自适应控制），因为它的适用范围更广（可以容纳任意零极点位置）并且可以分阶段引入。一旦确定模型识别的正确操作，就可以应用在线控制重新设计来完成自适应。本文的目的是研究 MIAC 对非线性多输入多输出 (MIMO) 系统的适用性，主要关注识别和参数自适应，这将导致自适应控制设计。对于
能源转换与管理
在可再生能源 (RES) 大量渗透的情况下，利用电转气 (PtG) 技术可以正确支持配电系统运行。本文讨论了 PtG 运行对电力配电系统的影响。我们创建了一种新型 PtG 工厂模型，以代表整个过程链并与网络计算兼容。我们根据在实际工厂收集的测量数据，定义并验证了模型结构及其相应参数。然后，我们在分别代表乡村和半城市环境的两个网络模型上模拟了 PtG 对配电系统的影响。我们通过定义一组包含由 RES 工厂放置引起的配电网危急情况的案例来进行测试。引入 PtG 的目的是减少反向功率流，以及减少配电系统中的过流和过压问题。年度模拟结果显示，与基准情况相比，反向功率流大幅减少（从 78% 减少到 100%），并缓解（甚至解决）了网络的过流和过压问题。这些结果表明，PtG 是保证向脱碳能源系统平稳过渡的可能解决方案。PtG 电厂的容量系数在很大程度上取决于网络拓扑、RES 渗透率、PtG 电厂的数量及其规模。从测试案例来看，农村网络（其中最小容量系数约为 50%）的性能优于半城市网络（其中容量系数值介于 21% 和 60% 之间）。
PID 加模糊控制器结构作为设计基础... - RIT
摘要 本文探讨了为实际工业项目设计经典 PID 控制器和新兴智能技术的有效组合的实用方法。分析了模糊控制器 (FC) 设计方法的演变。基于分析，提出并考虑了结合两种方法的结构和方法。本文的目的不是开发数学理论，而是就用模糊控制取代人工操作员控制以及 FC 参数的在线参数调整提供一些实用建议。这两个要点通过两个应用项目进行了说明，并进行了更详细的研究。第一个项目包括设计一个 FC 来监督自动飞机制导系统中的 PID 控制系统。第二个项目描述了模糊 PID 型控制器与其他模糊系统的缩放因子的调整，用于通过传输线连接到无限总线的同步发电机的励磁控制。关键词：模糊控制；PID 控制器；控制系统设计 1。模糊控制与 PID 控制：斗争还是合作？尽管进行了大量研究并提出了大量不同的解决方案，但大多数工业控制系统仍然基于传统的 PID 调节器。不同的来源估计 PID 控制器的份额在 90% 到 99% 之间。造成这种情况的一些原因可能如下。a) PID 控制器坚固且易于设计。b) PID 和系统响应参数之间存在明确的关系。由于 PID 控制器只有三个参数，因此工厂操作员对这些参数以及指定的响应特性之间的相互影响有着深入的了解。c) 近几十年来，许多 PID 调节技术得到了精心设计，从而简化了操作员的工作。d) 由于其灵活性，PID 控制可以从技术进步中受益。大多数经典工业控制器都提供了特殊程序来自动调整其参数（调节和自调节）。但是，PID 控制器无法为所有控制问题提供通用解决方案。所涉及的过程通常很复杂且随时间变化，具有延迟和非线性，并且通常具有定义不明确的动态。当过程变得太复杂而无法用分析模型描述时，传统方法不太可能对其进行有效控制。在这种情况下，经典的控制方法在许多情况下可以简化工厂模型，但不能提供