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定量非线性均质化：振荡的控制
线性椭圆运算符的定量随机均质化已经被众所周知。在此贡献中，我们向前迈进了具有P-生长的单调操作员的非线性设置。这项工作致力于定量的两尺度扩展结果。通过处理2≤p<∞的指数范围d≤3，我们能够考虑真正的非线性椭圆方程和系统，例如 - a（x）（x）（1 + |∇| p-p-p-2）∇u = f（使用随机，非不必要的对称）。从p = 2到p> 2时，主要困难是分析相关的线性化操作员，其系数是退化的，无限的，并取决于通过非线性方程的解决方案的随机输入a。我们的主要成就之一是控制这种复杂的非线性依赖性，导致迈耶对线性化运算符的估计值，这是我们得出的最佳定量两尺度扩展结果的关键（这在周期性设置中也是新的）。
飞行动力学和控制方法概述...
摘要 高超声速飞行器具有高速飞行的能力，为进入太空提供了一种更可靠、更经济的方式。控制器设计作为高超声速飞行的关键技术，由于飞行包线大、运行条件范围广，弹性机体、推进系统和结构动力学之间相互作用强，面临着许多挑战。本文简要介绍了几种常见的高超声速飞行动力学研究，如翼锥模型、真实模型、曲线拟合模型、控制导向模型和再入运动。针对配平态线性化、输入输出线性化、特性建模和反步法等不同方案，对高超声速飞行控制的最新研究进行了评述，并进行了比较。为了展示高超音速飞行控制面临的挑战，我们讨论了高超音速飞行的一些具体特点，并讨论了未来潜在的研究，包括执行器动力学、气动/反作用喷气控制、灵活效应、非最小相位问题和动力学相互作用。
可再生能源发电和输电扩展规划与储能系统的协调：灵活性的观点
摘要：本文提出了一种协调网络扩展规划 (CNEP) 的方法，该方法最小化了总成本和灵活性收益之间的差异。在所提出的方法中，风电场的发电扩展规划 (GEP) 与输电扩展规划 (TEP) 问题相协调，通过使用储能系统 (ESS) 来提高网络灵活性。为了考虑 CNEP 问题中无功功率的影响，使用了交流潮流模型。CNEP 约束包括交流潮流方程、不同设备的规划约束和系统运行限制。因此，该模型对问题施加了硬非线性，通过使用一阶泰勒级数和大 M 方法以及圆平面的线性化对其进行线性化。负载、能源价格和风电场发电的不确定性通过基于场景的随机规划 (SBSP) 建模。为了确定所提出的解决方案的有效性，使用 GAMS 软件在 IEEE 6 总线和 24 总线测试系统上进行了测试。
飞机控制与模拟，第二版 - Gbv.de
3.1 简介 / 143 3.2 状态空间模型 / 145 3.3 传递函数模型 / 156 3.4 状态方程的数值解 / 172 3.5 用于模拟的飞机模型 / 181 3.6 稳态飞行 / 187 3.7 数值线性化 / 201 3.8 飞机动态行为 / 208 3.9 反馈控制 / 216
Frequency-constrained Co-planning of Generation and ...
摘要 - 大规模可再生能源整合会降低系统的惯性并限制频率调节。为了使频率稳定性提高，分配适当的频率端口来源对计划者构成了关键的挑战。在此内容中，我们提出了一个频率约束的协调计划模型的热单元，风电场和电池储能系统（BESS），以提供令人满意的频率支持。首先，使用同步发电机和网格连接的逆变器的动态响应来说明了修改的多机频率响应（MSFR）模型，该模型是用预设功率主管构建的。其次，频率变化（ROCOF）和频率响应功率被推论以构建频率约束。基于超平面拟合和数据分类的数据驱动的分段线性化（DDPWL）方法可用于线性化高度非线性频率响应功率。第三，将频率组合插入我们的计划模型中，而基于热力发生混合系统的协调操作的单位承诺。终于将提出的模型应用于IEEE RTS-79测试系统。结果证明了我们共同计划模型保持频率稳定性的有效性。
单位流的定量行为和有效...
均质动力学中的一个基本挑战是轨道行为的定量概述，尤其是一能轨道的行为。在此过程中，我们给出了Dani-Margulis线性化方法的更清晰的形式[16]，该方法可以控制单一轨迹支出的时间，该时间在同质空间的不变亚变量附近； Shah在[46]中也考虑了相关技术。该技术的一种重要用途是能够关联单个独立的行为（或单位型，例如，请参见例如[20]）轨道具有RATNER的地标度量分类结果[41]。这个结果表明，在均匀空间G/γ上，在连接的Uniptent U组下，任何措施不变和千古，都必须在许多可算的家庭中之一。对于我们将考虑的G/γ和Unipitent U组的情况，相对于G/γ的均匀度量，U组在G/γ上作用于G/γ，因此，这种均匀度量是许多可能性的可能性之一。所有其他千古措施都将支持G/γ的适当同质亚不同。如果能够使用线性化或不同技术表明，考虑到尺寸增加的给定轨道集合不会花费太多
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2反馈线性化，奇异性和滑动模式17 2.1谎言衍生物。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>171.1.1统一。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>17 2.1.2相对程度。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。18 2.2反馈线性化控制的原理。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 2.2.1原理。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 2.2.2不同的延迟矩阵。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21 2.2.3奇异性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21 2.3 Dubins汽车。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。23 2.4控制三轮车。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 2.4.1速度和标题控制。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 2.4.2位置控制。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。26 2.4.3选择另一个输出。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。27 2.5帆船。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。27 2.5.1极曲线。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。28 28 2.5.2不同的延迟。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。29 2.5.3反馈线性化方法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。30 2.5.4极曲线控制。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。32 2.6滑动模式。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。33 2.7运动模型和动态模型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。35 2.7.1原理。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。35 2.7.2倒杆摆的示例。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。36 2.7.2.1动态模型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。37 2.7.2.2运动模型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。37 2.7.3伺服电机。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。39
科学机器学习以优化等离子湍流模拟
全局：模拟整个Tokamak + Full-F：多尺度物理多离子物种主要离子 /杂质电子：绝热；被困动力学；完全动力学新古典和湍流传输之间的线性化碰撞操作员协同作用浸入边界条件：Sol -like和Limiter [Caschera 18，Dif -Pradalier 22]磁性ripple [Varennes PRL 22，ppcf，ppcf 23]
机器人与人工智能考试题目
1. 控制系统设计。控制系统的基本组件和系统配置。2. 系统的标准数学模型：输入输出模型、状态空间模型。3. 动态系统线性化与雅可比矩阵评估。4. 框图变换：串联、并联和反馈连接。5. 系统的结构特性：可控性和可观测性。6. 一阶和二阶系统：传递函数、阶跃响应、脉冲响应。7. 连续时间系统的稳定性：定义、s 平面根位置、Routh-Hurwitz
