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World File Search System控制框架
基于PPO的不确定浮动系统动态控制...
摘要 — 在太空探索领域，浮动平台在科学研究和技术进步中发挥着至关重要的作用。然而，在零重力环境中控制这些平台面临着独特的挑战，包括不确定性和干扰。本文介绍了卢森堡大学零重力实验室 (Zero-G Lab) 中一种将近端策略优化 (PPO) 与模型预测控制 (MPC) 相结合的创新方法。这种方法利用 PPO 的强化学习能力和 MPC 的精度来驾驭浮动平台的复杂控制动态。与传统控制方法不同，这种 PPO-MPC 方法从 MPC 预测中学习，适应未建模的动态和干扰，从而形成适合零重力环境的弹性控制框架。零重力实验室的模拟和实验验证了这种方法，展示了 PPO 代理的适应性。这项研究为在零重力环境中控制浮动平台开辟了新的可能性，有望推动太空探索的发展。
在线非策略控制与回顾性成本自适应控制
摘要 - 最近，已经利用了在线优化方法来开发在线非策略控制框架，该框架能够在存在非主张的对抗性干扰的情况下学习在线梯度扰动控制器。有趣的是，在未知干扰存在下使用在线优化并不是一个全新的想法，并且类似的算法框架称为回顾性成本自适应控制（RCAC）已经出现在2000年代的对照文献中。在这封信中，我们介绍了在线非障碍控制与RCAC之间的联系，并讨论了这两种方法的不同优势：即，RCAC能够通过使用目标模型来稳定未知的Unstable植物，而在线非稳定控制则可以证明，在稳定政策的情况下，在线非稳定控制享受了接近最佳的遗憾界限。我们进一步构成了这两种方法的整合。我们希望我们的见解将有助于开发补充两种方法的新算法。
2024 年 10 月 SIF 融资方向
1 RIIO 代表（收入 = 激励 + 创新 + 产出）。这是 Ofgem 的网络价格控制框架。RIIO-2 是指 2021 年 4 月 1 日至 2026 年 3 月 31 日期间针对天然气运输商和电力传输许可证持有者实施的网络价格控制，以及 2023 年 4 月 1 日至 2028 年 3 月 31 日期间针对电力分配许可证持有者实施的网络价格控制。 2 有关 SIF 的完整详细信息，可在此处找到：https://www.ofgem.gov.uk/energy-policy-and-regulation/policy- and-regulatory-programmes/network-price-controls-2021-2028-riio-2/network-price-controls-2021-2028-riio-2-riio- 2-network-innovation-funding/strategic-innovation-fund-sif 3 本文件中未定义的大写术语具有 SIF 治理文件附录 1 中赋予它们的含义。 4 SIF Alpha 阶段资助决定于 2024 年 10 月 7 日发布，可在此处找到：https://www.ofgem.gov.uk/decision/strategic-innovation-fund-round-3-alpha-funding-decision 5 有关获得 SIF 资助的第三轮发现阶段项目的更多详细信息，可在此处找到：https://www.ofgem.gov.uk/decision/strategic-innovation-fund-round-3-discovery-projects-approved-funding
在不同温度下的圆柱锂离子细胞的最佳快速充电策略
摘要：确保效率和安全性在制定锂电池的充电策略时至关重要。本文介绍了一种新型方法，以优化圆柱形锂离子NMC 3AH细胞的快速充电，从而提高了它们的充电效率和热安全性。使用模型预测控制（MPC），本研究提出了一种成本函数，该成本函数估算了锂离子电池的热安全边界，强调了在不同温度下温度梯度与电荷状态（SOC）之间的关系。充电控制框架将等效电路模型（ECM）与最小电热方程相结合，以估算电池状态和温度。的优化结果表明，在环境温度下，最佳充电允许细胞的温度在安全的操作范围内自我调节，与典型的快速充电协议（高电流轮廓）相比，仅需要一分钟才能达到80％的SOC。通过数值模拟和来自NMC 3AH圆柱形细胞的实际实验数据验证表明，简单的方法在充电过程中遵守电池的电气和热限制。
考虑等效SOC的分布式混合储能系统控制
混合储能系统 (HESS) 由两种或两种以上类型的储能组件以及连接它们的电力电子电路组成。因此，该系统的实时容量高度依赖于系统状态，不能简单地用传统的电池模型来评估。为了应对这一挑战，本文提出了一种等效充电状态 (ESOC)，它反映了特定运行模式下 HESS 单元的剩余容量。此外，所提出的 ESOC 还应用于分布式 HESS 的控制，该 HESS 包含多个具有自己本地目标的单元。为了在这些单元之间最佳地分配总功率目标，提出了一种基于稀疏通信网络的分层控制框架。该框架从功率输出能力和 ESOC 平衡两个方面考虑了 HESS 中的分布式控制和最佳功率分配。基于一次下垂控制，根据每个单元的最大输出容量分配总功率，并使用二次控制从 ESOC 平衡的角度调整功率。因此可以控制每个储能单元来满足微电网局部的功率需求，基于MATLAB/Simulink的仿真结果验证了所提等效SOC应用的有效性。
基于语言模型的大型代码生成用于控制施工组装机器人的机器人：分层生成方法
离线编程（OLP）是用于控制建筑工地装配机器人的主流方法。但是，现有方法是针对特定的组装任务和工作流程量身定制的，因此缺乏灵活性。此外，新兴的大语言模型（LLM）的OLP无法有效处理机器人编程的代码逻辑。因此，本文解决了以下问题：如何使用LLM技术来效率，准确地生成机器人控制程序？本文介绍了一个基于LLM技术的构造装配机器人的封闭式用户式控制框架。提出了一种生成机器人控制程序的层次结构策略，以在逻辑上整合高水平和低级别的代码生成。此外，将自定义的应用程序编程接口和操作链组合在一起，以增强LLM对组装动作逻辑的理解。旨在评估所提出方法的可行性和可靠性。结果表明，所提出的方法（1）广泛适用于不同的组装任务，（2）可以通过减少错误数量来提高生成代码的质量。我们的方法通过简化机器人控制过程来促进施工组装任务的自动化。
一个用于新兴移动系统的数字智能城市
摘要 - 使用连接和自动化车辆的新兴出行系统的需求不断增长，这迫使有必要进行质量测试环境以支持其开发。在本文中，我们引入了一个基于统一的虚拟模拟环境，用于新兴的移动性系统，称为信息和决策科学实验室的规模规模的智能数字城市（IDS 3 d City），旨在与其身体同行及其既定控制框架一起运行。通过使用机器人操作系统，AIRSIM和Unity，我们构建了一个模拟环境，能够迭代设计实验的速度比物理测试床中的可能性要快得多。此环境提供了一个中间步骤，以在实施物理测试台之前验证我们的控制算法的有效性。IDS 3 D City还使我们能够证明我们的控制算法独立于基础车辆动力学，因为Airsim引入的车辆动力学与我们规模的智能城市的规模不同。最后，我们通过在虚拟和物理环境中进行实验并比较它们的输出来证明数字环境的行为。
通过几何阻抗控制
摘要 - 本文提出了一种差异几何控制方法，该方法利用了SE（3）组不变性和等效性，以提高学习机器人操纵任务中涉及与环境相互作用的可传递性。所提出的方法是基于利用最近提出的几何阻抗控制（GIC）与学习变量阻抗控制框架相结合的，在该框架中，增益计划策略是从专家辩护中以监督的学习方式培训的。几何一致的误差向量（GCEV）被馈送到神经网络以实现增益计划策略。我们证明，使用GCEV的GIC和学习表示在任意SE（3）转换（即翻译和旋转）下仍然不变。此外，我们表明，相对于空间框架表示，所提出的方法是均等的。对我们提出的控制和学习框架与配备笛卡尔错误矢量增益计划策略的著名的笛卡尔太空学习阻抗控制的比较，证实了我们所提出的方法的出色学习转移性。索引术语 - 几何阻抗控制，SE（3）等效性和剩余不变性，可变阻抗控制，接触式操纵任务
英国税收策略
GAP人员控股有限公司技术有限差距人员（Telford）有限驱动力招聘有限人才投资有限公司Quattro Group Holdings Limited Quattro招聘有限公司Quattro Healthcare Limited Healthcare Limited风险管理方法Benext UK Holdings Limited及其子公司致力于所有适用的律师和条例，在每个适用的局部法规和法规中，他们在律师事务所中的所有活动。我们维护一个强大的内部控制框架，该框架每年都会由董事会和高级会计官（SAO）审查和批准，以确保确定和管理任何风险。在税收的背景下，我们的风险管理框架的目标是将税风险降低到基本可接受的水平，最终确保我们履行所有填充和付款义务。我们对税收计划的态度Benex Benuex Holdings Limited及其子公司将不进行税收计划，而不是法律允许的税收计划，并支持真正的商业目标。可能以出于税收目的有不同结果的方式进行商业活动和交易，我们可以以合法提供最有利的结果的方式构建这些行动。如果有任何疑问，商业行动的结构和税收结果是否可能违反法律的意图或与法律精神相抵触，那么我们将通过其内部税收治理安排评估行动，并在适当的情况下与HMRC讨论此事。我们承诺在纳税申报表中进行充分而准确的披露，并与HMRC进行通信。我们对税收风险有益的英国控股有限公司及其子公司的态度旨在通过遵守所有相关立法，并将足够的资源专用于内部提供税务建议，并通过使用顾问的使用来最大程度地减少税收风险。所有交易均由董事会和SAO评估，并且在获得税收位置不确定性的情况下获得书面外部建议。管理层认为，通过我们的内部控制框架和外部顾问Benext UK Holdings Limited及其子公司将税收风险保持在实质上低的水平。与HMRC的关系我们处理HMRC的方法是保持与税收计划，合规性，战略，风险和重大交易有关的开放，专业和透明的关系。Benext UK Holdings Limited及其子公司应随时与HMRC合作，并及时且协作方式处理问题。我们将遵守其法律义务，并以与法律意图保持一致的合理方式来解释立法。如果税法适用的真正意见差异，我们将首先寻求通过公开对话并参考相关立法和判例法解决这些意见。英国税收策略 - 版本3 - 03.03.2025
用于能量收集和存储设备的 SMART 材料的智能控制
摘要。创新材料和智能控制系统的研究受到提供可持续能源解决方案的愿望的推动，目的是提高能量收集和存储设备的效率和适应性。本研究介绍了一种创新方法来解决这一问题，即结合 SMART（自我监测、分析和报告技术）材料与复杂的智能控制方法。所考虑的系统利用 SMART 材料的固有材料特性，包括压电、热电和形状记忆合金，目的是捕获环境能量并将其转化为可有效利用的电能。为了充分利用 SMART 材料的功能，提出了一种新颖的控制框架，该框架集成了机器学习算法、实时传感器数据和自适应控制程序。智能控制系统通过有效地适应不同的操作情况并优化能量转换和存储过程，提高了能量收集和存储设备的有效性和耐用性。研究结果表明，利用 SMART 材料的能源系统的能源转换效率显著提高，寿命和可靠性也显著提高。此外，控制系统适应各种环境状况和能源的能力使这项研究处于尖端能源技术的前沿。