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World File Search System输出反馈
线性系统 L2 稳定的输出反馈律和事件触发条件的共同设计
我们研究了使用输出反馈事件触发控制器的线性系统的 L 2 稳定性。特别是，我们感兴趣的场景是，工厂输出和控制输入分别通过两个不同的数字通道传输到控制器和执行器，这两个数字通道有自己的采样规则。工厂动态受外部干扰的影响，输出测量和控制输入受噪声干扰。我们提出了一种协同设计程序，用于同时合成动态输出反馈定律和事件触发条件，使得闭环系统在 L 2 增益上界给定的情况下是 L 2 稳定的。所需条件以线性矩阵不等式 (LMI) 的可行性来表述。然后，我们利用这些 LMI 来最大化工厂输出和/或控制输入两次传输之间的保证最短时间。我们还提出了一种启发式方法来减少每个通道的传输量。所开发的技术将时间驱动（因此是周期性的）采样作为特殊情况，并且结果在此背景下也是新颖的。所提出方法的有效性通过数值示例得到说明。
新型量子和经典器件上时间信息处理的非线性收敛动力学
在研究量子库计算机之后，我们进行了理论研究，以扩大库计算机的应用。我们研究了库计算机的通用架构，其中由不同动态控制的库计算机以输出反馈配置互连。这种架构的动机是使用非线性闭环结构来更好地捕获表现出非线性反馈现象的数据，类似于用于系统识别的 Wiener-Hammerstein 反馈模型。推导出互连库计算机均匀收敛的定理。然后，我们表明具有输出反馈的均匀收敛库计算机实现了一大类非线性自回归模型。最后，我们考虑了库设计问题，并提出了一种有效的算法来优化库内部参数，并展示了在噪声状态测量下几乎肯定收敛到 Kuhn-Tucker 点。
动态收缩法数字纵向方法...
本文介绍了基于动态收缩法的纵向飞机模型数字控制器的设计。控制任务被表述为速度和飞行路径角的跟踪问题，其中尽管有关系统变化参数和外部干扰的信息不完整，但仍实现了解耦输出瞬态。介绍了基于伪连续方法的数字控制器设计，其中数字控制器是连续时间控制器离散化的结果。由此产生的输出反馈控制器具有低阶线性动态系统和矩阵组合的简单形式，矩阵的条目非线性地依赖于某些已知过程变量。飞机模型的模拟结果证实了理论预期。
模糊的驾驶员辅助系统设计具有纵向运动的自动驾驶汽车的主动干扰拒绝
在本文中，解决了一个具有两个控制器级别的实用自适应巡航控制系统（ACC）。上层控制方案由距离和速度控制器组成。该控制器生成所需的加速度轮廓，低级控制器必须尽可能紧密地遵循。具有很高精度的模糊自适应输出反馈控制器会产生这种所需的加速度。此外，自适应观察者估计无法测量的状态。较低级别的控制器调整节气门和制动执行器。在较低级别上，主动干扰排斥控制器（ADRC）消除了应用于汽车的所有内部和外部干扰。ADRC参数是通过粒子群遗传优化算法调整的。证明了所有信号的闭环稳定性和半全球均匀的界限。此外，还保险了ADRC控制器估计误差的渐近收敛性。为了显示所提出方法的有效性，将提出的算法与预测控制器进行了比较，并证明了该方法的性能优越性。
Bagchi, A., Best, R., Morrow, DJ, Pollock, J., Bailie, I., & Cupples, A. (2020). 连接的存储设备的系统服务提供能力
摘要 — 调查存储设备的辅助服务提供能力是智能电网背景下的一个重要研究领域。本文介绍了与北爱尔兰配电网运营商合作开展的案例研究的初步结果，该案例研究旨在探索存储设备的系统服务提供能力。使用来自当地变电站的 PMU 数据，该研究首先确定了由于 11kV MV 配电网中计划的 DG 连接注入而导致的潜在电压和/或线路负载违规。然后提出了一种基于 MATLAB 的多周期、安全约束优化公式，用于计算最佳存储调度，同时最大限度地减少 DG 削减以及存储运营成本。通过将优化输出反馈到 NEPLAN 中建模的测试配电网，验证了所提出方法的有效性。结果表明，可以独立或同时控制存储逆变器的有功和无功功率输出，以有效缓解网络违规。索引术语 — 辅助服务、储能设备、MV 配电网、可再生能源系统。
过渡到高级加密标准 (AES)
NIST 为联邦政府制定了非机密用途的密码标准，被公认为美国敏感非机密加密领域的权威机构。1977 年，NIST 认可 DES（56 位）作为保护联邦 LMR 通信的加密算法。到 20 世纪 90 年代末，DES 算法已被多次破解，但破解效率更高，耗时更短。这些成功“破解”算法的事件在各种互联网媒体网站上被广泛报道，如今，有各种工具和技术可用于破解 DES 算法。2005 年，NIST 撤销了对 DES 的批准，并发布了 FIPS 197，将 AES 确立为保护敏感非机密信息的联邦标准，所有联邦部门和机构都必须遵守该标准。 DES 衍生产品（例如三重 DES 和简化 DES）以及各种操作模式（包括 DES 密码块链接 (CBC)、DES 密码反馈 (CFB)、DES 输出反馈 (OFB)、DES 电子码本 (ECB) 和 DES 计数器 (CTR)）也被认为很容易通过类似的暴力攻击而遭到破解。
层次运动计划和离线稳健模型的自动驾驶预测控制
摘要 - 在恶劣条件下在复杂情况下驾驶车辆是自动驾驶汽车（AV）的最大挑战。为了解决这个问题，我们在复杂的场景中使用前主动转向系统提出了层次运动计划和稳健的控制策略，并在各种湿滑的道路粘附系数中，同时考虑车辆不确定的参数。通过智能驾驶员模型（IDM）考虑并以车辆跟随模型的形式考虑人类车辆（HVS）的行为（HVS）。然后，在上层中，运动计划者首先使用人工电位场（APF）算法来生成最佳轨迹，例如，路标，边界和静态/动态障碍物，例如道路标记，边界和静态/动态障碍。为了在下层跟踪生成的最佳trajectory，通过应用线性矩阵不等式（LMI）优化方法，使用线性参数变化（LPV）系统来实现离线约束的输出反馈鲁棒模型预测性控制（RMPC），以确保对模型参数的鲁棒性不适合模型不限制。更重要的是，通过增强系统模型，我们提出的方法称为离线RMPC，与三种现有的RMPC方法相比，具有出色的效率，例如，偏置式挡板offline RMPC，在线rmpc，在线rmpc和离线rmpc无需增强模型（离线rmpc w/o am），在不线rmpc w/o am）（均改进了计算时间），并改进了计算时间和添加时间。
MIT 开放存取文章基于模拟的比较...
摘要：闭环麻醉输送 (CLAD) 系统可帮助麻醉师在较长时间内有效达到并维持所需的麻醉深度。典型的 CLAD 系统将使用根据生理信号计算出的麻醉标记物作为实时反馈，以调整麻醉剂量，以达到标记物的所需设定点。由于 CLAD 的控制策略在最近文献中报道的系统中各不相同，因此对常见控制策略进行比较分析会很有用。对于基于完善的房室药代动力学和 S 型 Emax 药效学模型的非线性植物模型，我们用数字方式分析了三种输出反馈线性控制策略的设定点跟踪性能：比例积分微分 (PID) 控制、线性二次高斯 (LQG) 控制和具有积分作用的 LQG (ILQG)。具体来说，我们针对患者无法获得设备模型参数、控制器基于标称模型设计且控制器增益在整个疗程中保持不变的情况对多个 CLAD 疗程进行了数值模拟。基于此处执行的数值分析，并根据我们选择的模型和控制器，我们推断 PID 控制在准确度和偏差方面优于 ILQG，而 ILQG 又优于 LQG。在噪声观测的情况下，可以调整 ILQG 以提供更平稳的输注速率，同时实现与 PID 相当的稳态响应。此处报告的数值分析框架和结果可以帮助 CLAD 开发人员选择控制策略。本文也可作为 CLAD 控制理论教学的教程论文。