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RL2AC：基于增强学习的快速在线自适应控制机器人强大的运动
摘要 - 动态快速适应是使动物及时，正确调整其运动的基本帽质体之一，从而对不可预测的变化做出了反应。在不预测的环境中工作时，这种功能对于四倍的机器人也是必不可少的。虽然增强学习（RL）在运动控制方面取得了重大进展，但对模型不确定性的快速适应仍然是一个挑战。在本文中，我们试图确定运动RL政策背后的控制机制，我们从中提出了一种新的基于RL的快速在线自适应控制（RL2AC）算法，以互补地将RL策略和自适应控制结合在一起。RL2AC以1000Hz的频率运行，而无需使用RL同时训练。它具有针对外部干扰或SIM真实间隙的强大能力，从而实现了强大的运动，这是通过从新颖的自适应控制器中得出的适当扭矩补偿来实现的。各种模拟和实验证明了提出的RL2AC针对重载重的有效性，干扰作用在一条腿上，侧向扭矩，SIM卡到真实的间隙和各种地形。
PRC-005-7 - 保护系统，自动放置和突然的压力中继维护
本报告概述了国家气象局宣布的Derecho风暴，该风暴于6月13日至14日，2022年6月13日至14日在俄亥俄州哥伦布地区，随后于6月14日至15日举行的载荷脱落活动。在暴风雨结束后，哥伦布和俄亥俄州东部有记录和近历史的高温。创纪录的高温将哥伦布地区的功率需求提高到高于正常水平。在美国电力（AEP）区域，Derecho风暴流离失所，并导致许多69 kV传输线和变电站，许多138 kV线和变电站以及一条345 kV的传输线。由于哥伦布地区周围的强迫传输发生故障以及由于暴风雨后炎热和潮湿的条件而增加的需求，因此AEP在其余的当地传输设施上经历了比正常负载重的重量。在可能的情况下，AEP和PJM利用传输系统重新配置并重新划分生成，以减少实际的过载和偶然的过载。最终，为了减轻系统问题，PJM于6月14日实施了100兆瓦的需求响应（非公司负载），哥伦布都会区的500兆瓦AEP负载，以及6月15日的450兆瓦。本报告确定了涉及此事件的两个观察结果。第一个是AEP和PJM之间的活动的密切协调，并建议在行动后进行联合。第二个观察涉及与植被位移有关的暴风雨活动。该观察结果有四个相关的暴风雨建议，这些建议将有助于减少植被影响。