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World File Search System控制算法
对电池储能系统的智能控制港口区域智能网格：Vaasa Harbor的案例研究
摘要 - 电池存储系统在最佳控制和管理现代港口电网的功率方面起着至关重要的作用，以支持需要陆上电源和电池充电系统的电气容器。设计任何港口电网的适当尺寸的电池储能系统都需要精确的功耗数据以及未来计划的负载。本文提出了一种实用方法，其中采用充电/放电策略的方式是，通过在高峰需求负载期间放电电池并在峰值负载需求期间对港口电网的峰值负载需求剃光。合适的电池存储系统及其控制算法是为Vaasa Harbour Grid设计的，并获得了年度功耗和可用电源的真实数据。VAASA HARBOR网格模型是在MATLAB/SIMULINK中开发的，并且通过通过双向DC-DC转换器充电和放电为电池储能系统开发了控制算法。结果表明，电池储能系统是适合港口网格的合适解决方案，可以应付最佳的新电动船只在港口网格中的需求不断增长，而无需对电源基础设施进行大量翻新。
小型无人机的航空电子系统开发
从硬件选择、导航和控制算法设计以及软件开发的角度考虑了两种小型无人机 (UAV) 的航空电子系统。解决了许多小型无人机系统面临的一些共同挑战，包括低速时阵风干扰抑制、控制功率和系统集成。描述了从这些努力中产生的快速原型模拟框架。建议在特定应用中使用多种导航、姿态确定和控制算法。
Ovidiu Grigore - Europass 简历
业务或行业类型 研究活动（ALADIN 项目成员，开发/实施自适应照明控制算法/系统，以改善受试者的心理生理状态。该系统以 Java（使用 Eclipse）实现，在其所有阶段实时工作：生理信号的采集和处理（EDA - 皮肤电活动、ECG - 心电图、PPG - 光电容积图）、决策算法和照明系统的控制（色温和强度）
简历 Irimia Danuț Constantin - Europass CV - tuiasi
2023 年 2 月 - 至今 Gh. 技术大学副教授Asachi” 雅西大学，电气工程、能源和应用信息学学院，str。教授博士副教授 Dimitrie Mangeron 没有。 21-23，雅西（罗马尼亚），工业用途、驱动和自动化系为机械手和工业机器人学科提供课程支持，并为以下学科提供实验室应用：系统理论、机械手和工业机器人、机器人控制算法、系统识别和建模、信号采集和处理系统、生物机械运动控制。活动类型或领域 教育 2018 年 2 月 – 2023 年 2 月 工程负责人 技术大学“Gh. Asachi” 雅西大学，电气工程、能源和应用信息学学院，str。教授博士副教授 Dimitrie Mangeron 没有。 21-23，雅西（罗马尼亚），工业用途、驱动和自动化系为机械手和工业机器人学科提供课程支持，并为以下学科提供实验室应用：系统理论、机械手和工业机器人、机器人控制算法、系统识别和建模、信号采集和处理系统、生物机械运动控制。活动类型或领域 教育 2016 年 2 月 – 2018 年 2 月 助理教授 技术大学“Gh. Asachi” 雅西大学，电气工程、能源和应用信息学学院，str。教授博士副教授 Dimitrie Mangeron 没有。 21-23，雅西（罗马尼亚），工业应用、驱动和自动化系
卫星姿态确定与控制实验室
ADCS 仿真台 该台模拟卫星的动态和在轨位置。它还模拟所有环境干扰。它包括 ADCS 传感器（星跟踪器、磁力计、陀螺仪、太阳传感器）和 ADCS 执行器（反作用轮、磁力矩器、推进器）的数学模型、姿态确定算法（卡尔曼、扩展卡尔曼滤波器、三叉戟等）。它还包含用于卫星脱轨、卫星成像、惯性物体跟踪和地面站跟踪的所有常见控制算法。
buğraCoşkun -bcskn.xyz
2021年10月/2021年目前的R＆D控制系统设计工程师Profen Communication＆Services，Inc。•设计了控制算法，用于飞机SOTM SOTM基座的控制器PCB和嵌入式程序（概念项目）。•写了CTL：使用Beckhoff Plcs的空中跟踪基座的坐标转换库。•写了一篇论文和随附的C程序，用于X-Y基座的单层几何逆运动学。•从事V波段行驶波管研究项目。•在GNU/Linux系统上进行了讲座（总计：8小时）。应用数学 /控制系统< / div>
速度控制的车辆纵向动力学的建模
纵向动态控制是自动驾驶汽车的重要任务之一，它处理速度调节以确保平稳和安全的操作。要设计一个良好的控制器，需要一个简单而可靠的数学模型，以便它可以用作植物并调整控制器。尽管文献中有许多类型的数学模型，但找到适合控制应用程序的数学模型至关重要。该模型不能太复杂，并且可能太简单了。因此，这项工作的主要目的是得出一个简单而可靠的车辆纵向模型，以便可以将其用作MATLAB Simulink中的仿真植物，以测试或调整各种类型的控制算法的性能。该模型由三个主要部分组成，即车身动态，简化动力列车动态和制动动态。为了验证模型的可靠性，标准的城市驱动周期将用作参考速度，并使用具有反植物模型的分层PID控制结构来控制踏板输入，以替代模拟环境中的驾驶员。结果表明，控制器设法通过可接受的踏板压力响应跟踪驱动周期，该响应在40％的油门压力之间，并在20％的制动下按下，这与车辆的正常操作一致。尽管仅显示仿真结果，但该模型可以用作进一步开发和测试不同类型的控制算法的良好起点。
杰里迈亚·M·科霍利奇
机器人感知与学习实验室研究生 2020 年 6 月 - 至今 • 使用 Meta Quest 3 和 Franka Emika Panda 机器人设置 VR 遥控操作管道 • 在机器人演示中微调大型视觉语言模型以供操作 • 为模拟中的四足机器人开发和实施基于学习的新型规划和控制算法 • 实施用于可重复训练 RL 策略、多 GPU 策略评估和数据收集的管道
AI-526 / AI-526P人工智能工业控制器
1.概述 1.1 主要特点 输入测量采用精确的数字校准技术。支持多种热电偶和热电阻。最高分辨率为 0.01 ℃。 先进的人工智能控制算法，避免过冲。提供自动调谐（AT）。 创新的模块化结构提供丰富的输出选项，以适应不同的应用。有利于快速的生产交付时间和维护方便。 用户友好的操作用户界面。 操作权限和界面可定制，如同量身定制。 可采用通用电源 100-240VAC 或 24VDC。提供不同的安装尺寸。 抗干扰能力符合恶劣工业环境下的电磁兼容性要求。
“汽车行业的人工智能”
2.学科在硕士学位主要教育计划（MEP）结构中的位置“汽车工业中的人工智能”学科是硕士学位主要教育计划第 1 部分“学科（模块）”（B1）教育关系参与者形成的部分的学科之一。 “汽车工业中的人工智能”学科在逻辑上和方法上与 OOP 的以下学科和实践相互关联： 汽车工作流程的数学建模。 汽车行业的数字技术。 汽车机电一体化。 电动汽车运动控制系统。 电动汽车控制算法的开发和测试基础。 汽车的虚拟物理测试。 2.掌握该学科的计划结果清单，