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World File Search System控制方法
基于增强学习的数据驱动模型 - 引用自适应控制方法
摘要 - 模型引用自适应系统是指引导植物追踪所需参考轨迹的技术的共同体。通常采用基于Lyapunov，滑动表面和后退的理论的方法来建议自适应控制策略。所产生的解决方案通常是由参考模型的复杂性和派生的控制策略的复杂性来挑战。此外，控制策略对过程动力学和参考动力学模型的明确依赖性可能会导致面对不确定或未知动态的效率降低效率。此处为自主系统开发了一种模型 - 参考自适应解决方案，该解决方案解决了基于错误的结构的汉密尔顿 - 雅各比 - 贝尔曼方程。所提出的方法用整体的时间差方程描述了该过程，并使用积分加强学习机制解决了该过程。这是实时完成的，而无需知道或使用控制策略中的过程或参考模型的动态。采用一类飞机来验证拟议的技术。索引术语 - 模型参考控制，整体钟声方程，积分加强学习，自适应批评家
操纵胚胎隔离作为Stoat生育控制方法的前景
在2016年，新西兰政府设定了雄心勃勃的目标，即在2050年到2050年 - 捕食者免费2020年（PF2050，以下称），消除主要的侵入性掠夺性哺乳动物。这些物种包括三个芥末：雪貂（Mustela putorius furo），Stoats（M。Erminea）和鼬鼠（M. nivalis）；三只大鼠：船只（Rattus rattus），挪威大鼠（R. Norvegicus）和Kiore（R。Exulans）和刷尾巴鼠（Trichosurus vulpecula）（Russell et al。2015;欧文斯2017）。在这个全国范围内消除了侵入性掠食者，从未尝试过，并且传统工具包被认为是不可能的。因此，如果要成功，我们需要大量的技术，运营和社会进步（Owens 2017; Tompkins 2018; Murphy等人。2019; Peltzer等。2019;罗斯等。2020）。
采用随机模型预测控制方法的储能系统两阶段能量管理
工业消费者越来越倾向于投资光伏 (PV) 和储能系统 (ESS) 来满足其电力需求。然而，负载需求和光伏输出的不确定性给 ESS 的运行带来了巨大的挑战。本文提出了一种基于随机模型预测控制 (MPC) 方法的 ESS 能量管理策略。采用嵌入时间序列相关性的非参数概率预测方法来描述负载需求和光伏输出的不确定性。然后，提出了一个以最小化总运营成本为目标的两阶段能量管理模型。上级可以为 ESS 生成每小时运行策略，而下级则侧重于更详细的分钟级运行策略。每小时运行策略也被用作指导下级 ESS 运行的基础。此外，引入机会约束以实现光伏用电量和电价之间的双赢解决方案，而 ESS 容量的终值约束可以更好地应对预测时间窗口之外的不确定性。最后，数值结果表明所提出的方法可以实现有效的ESS能量管理策略。
LLC 转换器的现代控制方法简化了补偿器设计
图 5 左侧显示了 HR1211 的电流模式部分，右侧显示了通用电源适配器中的组合芯片。该部件实现了具有多次可编程 (MTP) 存储器和非易失性存储器 (NVM) 的数字核心。HR1211 提供标准通用异步接收器发送器 (UART)，允许与专用图形用户界面 (GUI) 进行通信。使用此功能，电源设计人员可以选择控制 PFC 和 LLC 级所需的参数。HR1211 中的 PFC 控制器采用获得专利的数字平均电流控制方案来实现混合 CCM/DCM 操作。
一种模型预测控制方法共享控制中混合
摘要 - 共享的控制方法在苛刻的任务中分配了人类操作员和机器人之间的控制，从而使协作能够利用各自的优势和专业知识。共享任务通常涉及将人类控制输入与（预算计划的辅助轨迹结合在一起的算法）的混合算法。传统的混合技术（例如线性混合）计算组合输出，但不能保证这种共享运动的可行性，也不能确保遵守安全性或与任务相关的约束。本文提议通过将混合策略作为解决最佳控制问题的解决方案来解决可行性和安全性，从而实施环境限制，任务要求和物理能力。使用模型预测控制方法来解决优化问题，并通过预测回收时间范围内的机器人运动来预测约束。我们在模拟和现实世界的拾取和地距离传统实验中评估了这种方法。实验研究将模型预测控制方法与线性混合和完整的近距离进行了比较。结果表明，新框架提供了重大改进，因为它提供了更安全，更准确和可重复的响应。
基于滑模控制方法的无模型控制算法及其在无人机系统中的应用
推荐引用 推荐引用 Kadungoth Sreeraj，Adarsh Raj，“基于滑模控制方法的无模型控制算法及其在无人机系统中的应用”（2019 年）。论文。罗彻斯特理工学院。访问自
通过数据驱动的共享控制方法降低机器人群的认知负载
摘要 - 多种机器人系统在医学，环境监测等各种领域的多种影响都增加了。尽管有明显的优势，但群体的协调对人类运营商带来了重大挑战，尤其是关于有效控制机器人所需的认知负担。在这项研究中，我们提出了一种新的方法，可以使人类操作员有效控制多个机器人的运动。利用共享控制数据驱动的方法，我们使单个用户能够控制与群体的姿势和形状相关的9度自由度。我们的方法是通过在模拟的3D环境中进行的实验运动进行了评估的，该环境具有狭窄的圆柱路径，可以代表例如血管，工业管道。使用经验后的问卷评估了认知载荷的主观测量，并比较了系统的不同级别的自主权。结果表明，与传统的远程操作技术相比，操作员认知负载的大幅减少，伴随着任务绩效的提高，包括减少完成时间和与障碍的接触实例更少。这项研究强调了我们方法在增强人类机器人相互作用和提高多机器人系统中运行效率方面的效率。
对带有直流总线的光伏系统MPPT控制方法的审查
摘要：最大点功率跟踪（MPPT）技术被广泛用于改善光伏（PV）输出功率，并且传统的MPPT控制方法正在越来越广泛地使用。但是，由MPPT控制的PV系统不能直接应用于直流（DC）微电网，并且输出电压不稳定，导致高于DC总线额定电压。基于此问题，一些研究人员提出了DC BUS的控制方法。目前，关于世界上这种控制方法的研究很少，这一方面的研究状况和过程尚未详细讨论。本文通过参考现有相关文献的MPPT控制方法的DC总线分析并总结了PV系统，希望为随后的研究和相关研究人员的实验提供一些帮助。
PEM燃料电池供应层中气压调节的增强控制方法
摘要。神经模型技术预测学习者绩效的利用已在包括自然语言处理在内的各种技术领域取得成功。最近，研究人员逐步将注意力集中在采用这些方法来促进社会经济可持续性的贡献，尤其是在预测学生学业成绩的背景下。此外，教育数据经常涵盖众多分类变量，预测模型的功效与适用于管理和解释该数据的可持续编码技术息息相关。这种方法符合促进教育中可持续发展的更广泛的目标，强调负责和公平的实践，以利用先进的技术来增强学习成果。基于这种见解，本文介绍了一篇文献综述，该文献综述深入研究了使用机器学习技术来预测在线培训课程中学习者的成果。目的是提供针对预测学生绩效，分类编码方法和所使用的数据集设计的最新模型的摘要。研究进行了实验，以相互评估建议的模型，并且与使用替代机器学习算法的某些预测技术相比，同时同时进行了预测技术。调查结果表明，采用编码技术转换分类数据会增强深度学习体系结构的有效性。值得注意的是，当与长期短期内存网络集成时，该策略会为所检查的问题产生出色的结果。
需求侧管理环境下电动汽车充电控制优化：模型预测控制方法
摘要：本文提出了一种新颖的需求侧管理 (DSM) 系统，旨在使用模型预测控制 (MPC) 优化公共站的电动汽车 (EV) 充电。该系统可根据实时电网状况、电价和用户偏好进行调整，为智能城市基础设施中的能源分配提供动态方法。这项研究的重点是减少峰值负荷和提高电网稳定性，同时最大限度地降低最终用户的充电成本。在各种情况下进行了模拟，证明了所提出的系统在缓解峰值需求和优化能源使用方面的有效性。此外，该系统的灵活性使得能够调整充电时间表以满足电网要求和用户需求，使其成为智能城市发展的可扩展解决方案。然而，目前的局限性包括假设统一关税和缺乏可再生能源考虑，这两者在实际应用中都至关重要。未来的研究将侧重于解决这些问题、提高可扩展性和整合可再生能源。所提出的框架代表了向城市环境中的高效能源管理迈出的重要一步，有助于节约成本和实现环境可持续性。