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World File Search System故障
具有执行器故障和时间延迟的多UAV系统的分布式无碰撞轴承协调
摘要 - 无人驾驶汽车（UAV）系统的协调受到了机器人和控制社区的极大关注。在本文中，我们通过轴承测量研究了异质非线性多UAV网络中的分布式形成跟踪问题。首先，一种新颖的仅轴承协议是为追随者代理而设计的，以实现所需的形成。，我们基于轴承测量值建立补偿功能，以处理代理动力学中的非线性和执行器断层。在存在特定时间延迟的情况下，Lyapunov方法可以确保提出的策略的稳定性。此外，为了确保在实际情况下进行安全操作，我们扩展了协议，并提出了足够的条件，以避免代理之间的潜在碰撞。在协议设计中还考虑了无碰撞控制器的鲁棒性。最后，提出了模拟案例研究以验证理论结果的可行性。
饮用水合规性的非治疗选项的基于工作故障结构的成本模型
总工厂63.8 66.7 86.1 19.4计划项目描述：该计划负责管理清洁的空气状况和趋势网络（CastNet），这是一个环境监控网络，该网络已经连续收集数据超过30年。Castnet是评估生态系统中农村空气质量和大气污染物投入的长期趋势的主要来源。Castnet站点独特地位于42个州和八个部落边界内的偏远和高海拔地区。乡村的Castnet遗址有意地远离固定排放来源，通常位于经济上处于不利地位的社区，部落社区或有色社区。该网络提供了宝贵的数据，以支持许多未经州，地方和部落监测机构监视的领域的臭氧国家环境空气质量标准（NAAQ）。此外，Castnet臭氧数据用于国际运输，背景浓度，野火事件和平流层臭氧侵入的非凡事件评估，通常会导致臭氧超出。这些地点还填补了了解前体排放所需的关键数据差距，导致影响下风人口中心的空气质量问题，例如农业活动，石油和天然气生产，野火，野火烟雾以及山谷中的木烟。Castnet监视网络对于评估减排区域排放计划的影响仍然至关重要，并用于评估气候压力源如何影响未来的空气质量改善。，氨），氮对空气和水质的影响（例如该机构的Castnet计划还通过其对国家大气沉积计划（NADP）的贡献来评估颗粒物（PM）前体的大气浓度（例如，，富营养化，藻华）和生态系统效应（例如，降低生物多样性）。该机构利用Castnet数据来支持用于评估潜在的排放和气候场景下的空气质量模型的开发，评估和验证。与其他环境空气质量网络结合使用，Castnet的数据产品还用于确定国家和区域排放控制计划的有效性，验证卫星测量值，并提供近乎实际的时间数据以支持Airnow和Airnow和空气质量指数（AQI）报告工具。
基于机器学习的基于伪动态破裂发生器，用于几何粗糙故障
1。Guatteri，M.，Mai，P.M。，＆Beroza，G。C.（2004）。 用于强型地面运动预测的动态破裂模型的伪纳米近似。 美国地震学会的公告，94（6），2051- 2063年。 2。 Graves，R。W.和Pitarka，A。 （2010）。 使用混合方法宽带地面运动模拟。 美国地震学会的公告，100（5a），2095– 2123。 3。 Graves，R。和Pitarka，A。 （2016）。 在粗大断层上进行的运动地面运动模拟，包括3D随机速度扰动的影响。 美国地震学会的公告。 4。 Song，S.-G.，Dalguer，L。A.，＆Mai，P.M。（2013）。 具有1分和2分统计的地震源参数的伪动态源建模。 Geophysical Journal International，196（3），1770– 1786年。 5。 Mai，P.M.，Galis，M.，Thingbaijam，K.K.S.，Vyas，J.C。，＆Dunham，E。M.（2018）。 伪动力地面动作模拟中的故障粗糙度。 纯净和应用的地球物理Pageoph，174（9），3419–3450。 6。 Zongyi Li，Nikola Kovachki，Kamyar Azizzadenesheli，Burigede Liu，Kaushik Bhattacharya，Andrew Stuart和Anima Anandkumar。 参数偏微分方程的傅立叶神经操作员，2020。 7。 Andrews，D。J. （2005）。 破裂动力学，能量损失在滑动区域之外。 地球物理研究杂志，110，B01307。 8。 9。 10。Guatteri，M.，Mai，P.M。，＆Beroza，G。C.（2004）。用于强型地面运动预测的动态破裂模型的伪纳米近似。美国地震学会的公告，94（6），2051- 2063年。2。Graves，R。W.和Pitarka，A。（2010）。使用混合方法宽带地面运动模拟。美国地震学会的公告，100（5a），2095– 2123。3。Graves，R。和Pitarka，A。（2016）。在粗大断层上进行的运动地面运动模拟，包括3D随机速度扰动的影响。美国地震学会的公告。4。Song，S.-G.，Dalguer，L。A.，＆Mai，P.M。（2013）。具有1分和2分统计的地震源参数的伪动态源建模。Geophysical Journal International，196（3），1770– 1786年。5。Mai，P.M.，Galis，M.，Thingbaijam，K.K.S.，Vyas，J.C。，＆Dunham，E。M.（2018）。 伪动力地面动作模拟中的故障粗糙度。 纯净和应用的地球物理Pageoph，174（9），3419–3450。 6。 Zongyi Li，Nikola Kovachki，Kamyar Azizzadenesheli，Burigede Liu，Kaushik Bhattacharya，Andrew Stuart和Anima Anandkumar。 参数偏微分方程的傅立叶神经操作员，2020。 7。 Andrews，D。J. （2005）。 破裂动力学，能量损失在滑动区域之外。 地球物理研究杂志，110，B01307。 8。 9。 10。Mai，P.M.，Galis，M.，Thingbaijam，K.K.S.，Vyas，J.C。，＆Dunham，E。M.（2018）。伪动力地面动作模拟中的故障粗糙度。纯净和应用的地球物理Pageoph，174（9），3419–3450。6。Zongyi Li，Nikola Kovachki，Kamyar Azizzadenesheli，Burigede Liu，Kaushik Bhattacharya，Andrew Stuart和Anima Anandkumar。参数偏微分方程的傅立叶神经操作员，2020。7。Andrews，D。J. （2005）。 破裂动力学，能量损失在滑动区域之外。 地球物理研究杂志，110，B01307。 8。 9。 10。Andrews，D。J.（2005）。破裂动力学，能量损失在滑动区域之外。地球物理研究杂志，110，B01307。8。9。10。Tinti，E.，Fukuyama，E.，Piatanesi，A。，＆Cocco，M。（2005）。 运动源时间函数与地震动力学兼容。 美国地震学会的公告，95，1211–1223。 Mai，P。M.和Beroza，G。C.（2002）。 一个空间随机场模型，以表征地震滑移中的复杂性。 地球物理研究杂志，107（B11），2308。 Mai，下午，Spudich，P.，Botwright，J。；有限源破裂模型中的低中心位置。 美国地震学会公告200； 95（3）：965–980。Tinti，E.，Fukuyama，E.，Piatanesi，A。，＆Cocco，M。（2005）。运动源时间函数与地震动力学兼容。美国地震学会的公告，95，1211–1223。Mai，P。M.和Beroza，G。C.（2002）。 一个空间随机场模型，以表征地震滑移中的复杂性。 地球物理研究杂志，107（B11），2308。 Mai，下午，Spudich，P.，Botwright，J。；有限源破裂模型中的低中心位置。 美国地震学会公告200； 95（3）：965–980。Mai，P。M.和Beroza，G。C.（2002）。一个空间随机场模型，以表征地震滑移中的复杂性。地球物理研究杂志，107（B11），2308。Mai，下午，Spudich，P.，Botwright，J。；有限源破裂模型中的低中心位置。 美国地震学会公告200； 95（3）：965–980。Mai，下午，Spudich，P.，Botwright，J。；有限源破裂模型中的低中心位置。美国地震学会公告200； 95（3）：965–980。
基于物联网避免发生多重故障的电动汽车中的消防事故...
2.3.4.5学生，泰米尔纳德邦霍苏尔工程学院Adhiyamaan学院。摘要：电动汽车（EV）的快速增长需要创新的安全措施，以解决由车辆电气系统（尤其是电池管理系统中）故障引起的潜在火灾事故。在这项研究中，我们提出了一种旨在通过全面的故障检测和使用人工智能（AI）技术的智能电池管理来防止电动汽车中的消防事故的物联网（IoT）的解决方案。实现了复杂的故障检测系统，以识别多种故障类型，包括短路，过度充电和热异常。这种积极主动的方法确保了及时发现潜在问题，从而降低了火灾事故的风险。该系统旨在提供准确，及时的预测，使维护团队在导致重大失败之前解决潜在问题。
可再生微电网中故障检测的机器学习方法
摘要。本文介绍了机器学习技术的新颖使用，以识别分散能源系统领域内可再生微电网中的故障。该研究研究了机器学习模型在识别动态和可变微电网环境中异常的有效性。它利用一个综合数据集，其中包括太阳能，风能和水力发电，能源存储状态和故障指示器等参数。调查表明，与常规的基于规则的方法相比，在识别故障的识别优势方面具有94％的精度，这表明了机器学习的优越性，该方法的准确率为80％。精确度和召回措施强调了机器学习模型的均衡性能，降低了误报和假否定性，并保证了精确的问题检测。断层对微电网效率的影响大大降低，在断层情况下仅记录了2％，这表明模型维持有效的能量供应的能力。一项比较研究表明，与常规技术相比，准确性提高了14％，强调了自适应和数据驱动方法在识别复杂的断层模式方面的益处。灵敏度研究验证了机器学习模型的弹性，证明了它们适应不同设置的能力。模型的实际应用通过模拟
DEMOPOLIS LOCK – 上部斜接门槛故障
当前的操作是关闭下部人字闸门，使水池平衡，并设置上部挡水板，以控制船闸室。操作将于 1 月 19 日至 21 日进行。工程和运营部门正在继续分析损坏程度，并正在采取其他行动来阻止水流并控制船闸。
熔融盐热能储罐的故障分析用于服务CSP工厂
API American Petroleum Institute ASME American Society of Mechanical Engineers BPVC Boiler and pressure vessel code CFD Computational fluid dynamics CPU Central processing unit CSP Concentrating solar power DNI Direct normal irradiance DOE U.S. Department of Energy FEA Finite element analysis FFS Fitness-For-Service FZ Fusion zone GMAW Gas metal arc welding GTAW Gas tungsten arc welding HAZ受热影响区HTF传热液IEA国际能源机构MSPT熔化盐电力塔MW MEGAWATT MW E e MWATT电动电动机MW T型NOX氮氧化物NDA非披露协议NIMS NIMS NIMS NIMS NIMS NIMS NIMS NIMS INSTICE for for National for SRC应力松弛破裂SS不锈钢TES热能存储ys产生强度下标CM累积的AVG平均inv。库存中的库存出口最大最小最小最小
使用机器学习模型进行故障诊断
摘要轴承是带有变速箱的任何机械的关键元素。必须有效诊断轴承断层以确保机械的安全性和正常操作。因此，轴承中机械故障的识别和评估对于确保可靠的机械操作非常重要。这项比较研究表明，通过利用各种机器学习方法，包括SVM，KNN，线性回归，脊回归，XGB回归，ADABOOST回归和CAT促进回归，轴承诊断的性能。轴承就像机械世界的无名英雄一样，在船上从车轮到螺旋桨，都极大地支撑和指导所有事物的平稳运动。然而，与其他机械组件一样，随着时间的流逝，轴承的持续使用会导致磨损，这最终可能导致故障。
Synology高可用性（SHA）故障排除指南
确保驱动器健康，正确插入，并由服务器检测到。在服务器上双击以开始安装DSM。如果DSM已经安装在驱动器上，并且您已经使用了一段时间了，则此消息表示服务器无法识别驱动器上的DSM数据。在这种情况下，中止安装，关闭您的设备，并参考本文以获取说明。
Synology High Availability (SHA) 故障排除指南
确保驱动器状况良好、插入正确且服务器可检测到。双击服务器开始安装 DSM。如果 DSM 已安装在驱动器上且您已使用驱动器一段时间，则此消息表示服务器无法识别驱动器上的 DSM 数据。在这种情况下，请中止安装、关闭设备并参阅本文了解说明。