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World File Search System闭环控制
植入式传感器的神经刺激伪影去除可提高信号清晰度和运动意志解码
随着对具有可靠和多功能控制的假肢的需求不断增长，肌电模式识别和植入传感器方面的最新进展已被证明具有相当大的优势。此外，可以通过刺激残留神经实现假肢的感觉反馈，从而实现对假肢的闭环控制。然而，这种刺激会导致肌电图 (EMG) 信号中出现干扰伪影，从而降低假肢的可靠性和功能。在这里，我们实现了两种实时刺激伪影去除算法，即模板减法 (TS) 和 ε - 正则化最小均方 (ε -NLMS)，并研究了它们在植入神经袖和 EMG 电极的两名肱骨截肢者中离线和实时肌电模式识别的性能。我们表明，这两种算法都能够显著提高伪影破坏的 EMG 信号的信噪比 (SNR) 和离线模式识别准确性。此外，这两种算法都改善了主动神经刺激期间运动意图的实时解码。尽管这些结果取决于用户特定的传感器位置和神经刺激设置，但它们仍然代表了朝着能够进行多功能控制和同时感觉反馈的双向神经肌肉骨骼假肢迈出的进步。
静电梳状驱动微镜的集成电容传感方法
本文开发了一种基于机电调幅的实时电容传感方案，用于检测单轴静电梳状驱动微镜的扫描角度和相位，以实现闭环控制。该方案将一个叠加了高频载波信号的正弦波电压信号施加到微镜的共用梳状驱动器上，用于传感和驱动。对驱动/传感电路在频域和时域进行了全面分析，以消除馈通并最小化信号失真。实验结果表明，使用2.5 V pp 和1 MHz 的载波信号，微镜扫描角度的测量精度达到0.15 ◦，时间延迟可控制在0.47 μs 以内。为了更好地理解微镜的扫描稳定性，还研究了温度变化对微镜相位响应的影响。当温度从 25 ◦ C 变为 35 ◦ C 时，以 3840 Hz 驱动的微镜的测量时间延迟从 0 变为 2.4 μ s。所提出的电容式传感方案可用于同时有效测量静电梳状驱动 MEMS 镜的角位置和相位，而无需添加任何外部元件。
学习在实际环境中有效，精确地导航
在陆地机器人自主导航的背景下，创建用于代理动力学和感官的现实模型是机器人文献和商业应用中的广泛习惯，在该习惯中，它们用于基于模型的控制和/或用于本地化和映射。另一方面，较新的AI文献是在模拟器或Ai-thor的模拟器或端到端代理上进行训练的，在这种模拟器中，重点放在照相现实渲染和场景多样性上，但是高效率机器人动作具有较少的特权角色。所得的SIM2REAL差距显着影响训练有素的模型转移到真正的机器人平台。在这项工作中，我们探讨了在设置中对代理的端到端培训，从而最大程度地减少了Sim2real Gap，在感应和驱动中。我们的代理直接预测（离散的）速度命令，这些命令是通过真实机器人中的闭环控制维护的。在修改的栖息地模拟器中鉴定并模拟了真实机器人的行为（包括底盘的低级控制器）。探视和定位的噪声模型进一步促进了降低SIM2REAL间隙。我们在实际导航方案上评估，探索不同的本地化和点目标计算方法，并报告与先前的工作相比的性能和鲁棒性的显着增长。
早期融合有助于视力语言动作模型更好地
摘要：视觉语言动作（VLA）模型的最新进展可以使机器人根据语言或基于目标的说明执行广泛的任务。这些VLA模型通常将文本和图像编码为脱节令牌，从而生成与给定指令保持一致的动作。这要求VLA模型同时执行视觉语言理解和精确的闭环控制，从而给他们带来重大挑战，以使其概括为新环境。然而，对比的预训练的VLM，例如剪辑，已经具有视觉对齐能力，这些功能被当前的VLA模型未被充分利用。在本文中，我们提出了早期的Fusion VLA（EF-VLA），这是一种新颖的VLA架构，通过执行早期融合来利用Clip的视觉理解，在传递到变压器政策之前，提取与任务指导相关的细粒度视力语言令牌。ef-vla保持VLM冷冻，允许其有效执行看不见的任务而无需进行精细调整，这通常会降低概括能力。仿真和现实世界实验表明，EF-VLA在不同任务上的最先进的VLA模型优于最先进的VLA模型，并且在看不见的环境中具有重要的概括能力。
简介 什么是振动控制？ 测试类型
简介 欢迎来到振动控制。本文档有两个目标。首先是向初学者介绍振动控制测试的用途和技术。其次是向您（无论是老手还是新手）提供在竞争中赢得销售所需的信息。什么是振动控制？振动测试的基础是振动激励的闭环控制，通常称为振动控制。假设您是一名典型的测试工程师，您的实验室已收到一个产品和一组规格书进行振动测试。要完成您的工作，您将需要三组硬件（见图 1）：1) 激励组，由信号发生器（输出模块）、功率放大器和机电振动器组成，2) 反馈电路，由加速度计、一些信号调节和监控单元（输入模块）组成，3) 控制单元。如图所示，要执行测试，您需要将驱动信号从信号发生器发送到功率放大器，然后发送到振动器。振动器会摇动测试物品。控制加速度计可感测振动水平，并在输入模块中进行监控。然后，控制器对驱动信号进行必要的调整，以使振动水平符合测试规范。这种调整行为就是振动控制。图中控制单元显示为一个黑匣子，但它很可能是技术人员调整刻度盘和
使用 PLC 和 SCADA 控制感应电机的速度...
使用 PLC 和 SCADA 系统控制感应电动机的速度 Ayman Seksak Elsaid、Wael A. Mohamed、Salah Ghazy Ramadan 电气工程系，本哈大学工程学院，埃及 摘要 自动化或自动控制是使用各种控制系统来操作设备，例如机械、工厂中的流程、锅炉和热处理炉、电话网络交换、船舶、飞机和其他应用的操纵和稳定，同时尽量减少或减少人工干预。一些过程已经完全自动化。 电机速度通过驱动器作为开环控制进行控制。为了对电机速度进行更精确的闭环控制，我们将使用转速表测量速度并将其反馈给 PLC，PLC 将其与期望值进行比较并采取控制措施，然后信号通过驱动器传输到电机 - 以增加/减少速度。我们将通过调整参数（PLC、驱动器）使用增量旋转编码器来测量电机的速度，同时我们还需要降低系统的总成本。我们的控制系统将使用可用的西门子 PLC。此外，我们将通过 SCADA 系统监控电机参数。关键词 - 变频驱动器、可编程逻辑控制器、监控和数据采集、增量旋转编码器、Simatic 管理器软件 V5.5、WINCC explorer 软件 V7.2
植入传感器的神经刺激伪像去除伪像改善了信号清晰度和电动机的解码
随着对可靠和多功能控制的假肢的需求增加，肌电模式识别和植入传感器的最新进展已被证明具有很大的优势。另外，可以通过刺激残留神经来实现假体的感觉反馈，从而可以对假体进行闭环控制。然而，这种刺激会导致肌电图（EMG）信号中的干扰伪影，从而恶化假体的可靠性和功能。在这里，我们实施了两种实时刺激伪影算法，模板减法（TS）和ε范围的最小平均正方形（ε-NLMS），并研究了它们在植入了两种经过植入的具有神经奶酪的经过跨乳液中的植物和实时的肌关系中的性能和实时的肌肌摄影。我们表明，这两种算法都能显着提高信号 - 噪声比（SNR）和totifact-prount的EMG信号的图案识别精度。此外，两种算法都改善了主动神经刺激期间运动意图的实时解码。尽管这些结果取决于用户特定的传感器位置和神经刺激设置，但它们仍然代表了能够多功能控制和同时感觉反馈的双向神经肌肉骨骼假体的进步。
诡计还是热力？利用整流攻击操纵关键的基于温度的控制系统
温度传感和控制系统广泛用于关键过程的闭环控制，例如维持患者的热稳定性，或用于检测与温度相关的危险的报警系统。然而，这些系统的安全性尚未完全探索，留下了潜在的攻击面，可以利用这些攻击面来控制关键系统。在本文中，我们从安全性和安全的角度研究了基于温度的控制系统的可靠性。我们展示了对模拟温度传感组件进行物理级攻击如何导致意想不到的后果和安全风险。例如，我们证明攻击者可以远程操纵婴儿孵化器的温度传感器测量值以引起潜在的安全问题，而不会篡改受害系统或触发自动温度警报。这种攻击利用了运算放大器和仪表放大器中可能产生的意外整流效应来控制传感器输出，欺骗受害系统的内部控制回路加热或冷却。此外，我们展示了利用这种硬件级漏洞如何影响具有相似信号调节过程的不同类别的模拟传感器。我们的实验结果表明，这些系统中通常部署的传统防御措施不足以减轻威胁，因此我们提出了一种用于关键应用的低成本异常检测器的原型设计，以确保温度传感器信号的完整性。
诡计还是热力？使用整流攻击操纵关键的基于温度的控制系统
温度传感和控制系统广泛用于关键过程的闭环控制，例如维持患者的热稳定性，或用于检测与温度相关的危险的报警系统。然而，这些系统的安全性尚未完全探索，留下了潜在的攻击面，可以利用这些攻击面来控制关键系统。在本文中，我们从安全性和安全的角度研究了基于温度的控制系统的可靠性。我们展示了对模拟温度传感组件进行物理级攻击如何导致意想不到的后果和安全风险。例如，我们证明攻击者可以远程操纵婴儿保育箱的温度传感器测量值以引起潜在的安全问题，而不会篡改受害系统或触发自动温度警报。此次攻击利用了运算放大器和仪表放大器中可能产生的非预期整流效应来控制传感器输出，从而诱使受害系统的内部控制环路升温或降温。此外，我们还展示了这种硬件级漏洞的利用如何影响具有相似信号调节过程的不同类别的模拟传感器。我们的实验结果表明，这些系统中通常部署的传统防御措施不足以减轻威胁，因此我们提出了一种低成本异常检测器的原型设计，用于关键应用，以确保温度传感器信号的完整性。
5G-NSA-NPN 网络控制系统技术经济评估
摘要：无线闭环控制系统，即所谓的网络控制系统 (NCS)，为生产应用带来了技术和经济效益。要实现预期效益，正确的通信技术是关键。预计第五代移动通信将对 NCS 在工业连接领域的部署产生重大影响。然而，5G 部署有不同的选择，影响网络的技术性能和经济方面。这反过来又会对生产本身产生技术经济影响。因此，必须在 5G 网络的必要技术性能和生产效益之间进行权衡。因此，本文旨在分析 5G 部署对生产闭环控制系统的技术经济效益。为了实现这一目标，首先，介绍技术经济分析的基本原理。其次，展示了亚琛弗劳恩霍夫 IPT 的 5G-NSA-NPN 实验性能分析结果。第三，基于实验研究的结果，对 5G-NSA-NPN 闭环应用进行了基于模型的技术经济事前评估，并给出了 BLISK 铣削用例的示例。最后，总结了结果并展望了进一步的研究。分析显示，10 年后 5G 部署的净现值差异为 260 万欧元，每件产品的 OPEX 差异约为每 BLISK -1000 欧元。此外，分析显示生产率（0.73%）、质量（30.75%）和可持续性（2.87%）均有所提高。这表明 5G 控制的 NCS 有了显着改善。