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具有自适应PID控制的电动车辆驱动系统
对于我们正在处理的系统，经典的PID不足，因为它不是线性系统。PID控制器的启动需要在参数调整中并不总是简单的工作，除了某些方法的存在[10]。尽管有这些方案的帮助，但有必要进行观察期调查控制器的性能，在某些情况下，这需要大量时间。在控制器启动服务中，这可以解释为缺点或困难。在更复杂的情况下，动态现象损害了PID控制器的性能，因此需要重新调整控制器参数。我们接下来要做的是根据参考和实际速度将我们的非线性系统划分为多个线性子系统。就像我们以前所做的那样，我们现在将获得每个不同条件的关键增益和持续振荡时期。
具有双V形磁铁结构的永久磁体同步电动机的动态等效磁网络模型和驱动系统
等效磁网络（EMN）方法似乎是电动机中磁场的一种更有效的分析方法，比等效磁路方法（EMC）[11]和比有限元方法（FEM）相比，相结合了更高的计算精度和更快的计算速度。W. Shi等。研究了具有V形磁铁结构的PMSM的EMN，该结构可以准确计算磁场分布并模拟电动机的抗磁力化能力[12]。J. Zhang等。 提出了双层磁铁结构永久磁铁同步不情愿电动机，并建立了其EMN模型，该模型可以准确计算电动机的气隙通量密度分布，并用于转子结构的设计和优化[13]。 尽管如此，[12]和[13]中的EMN模型不可用于计算绕道通量，电动力（EMF）和扭矩波形以及转子旋转。 然后，介绍了根据转子位置修改EMN在定子和转子之间的连接的动态EMN模型，以解决此问题。 H. Kwon等。 研究并建立了具有表面无磁体结构的PMSM的动态EMN模型，该模型可以获得与FEM相似的磁场计算结果[14]。 G. Liu等。 研究了具有单层V形磁体结构的PMSM的动态EMN模型。 其正确性通过FEM和实验验证[15]。 但是，在本文中对拟议的DVMPMSM的动态EMN模型没有相关的研究。J. Zhang等。提出了双层磁铁结构永久磁铁同步不情愿电动机，并建立了其EMN模型，该模型可以准确计算电动机的气隙通量密度分布，并用于转子结构的设计和优化[13]。尽管如此，[12]和[13]中的EMN模型不可用于计算绕道通量，电动力（EMF）和扭矩波形以及转子旋转。然后，介绍了根据转子位置修改EMN在定子和转子之间的连接的动态EMN模型，以解决此问题。H. Kwon等。研究并建立了具有表面无磁体结构的PMSM的动态EMN模型，该模型可以获得与FEM相似的磁场计算结果[14]。G. Liu等。研究了具有单层V形磁体结构的PMSM的动态EMN模型。其正确性通过FEM和实验验证[15]。但是，在本文中对拟议的DVMPMSM的动态EMN模型没有相关的研究。在[16]中，动态EMN模型用于表面安装的PMSM的多目标优化，这对电动机的快速设计有益。
Kinetix 5300驱动系统设计指南 - 文献库
主题页面主题（续）更改的摘要2 Kinetix MPF（400V级）食品级伺服电机47简介2 Kinetix MPS（200V级）不锈钢伺服电动机49硬线安全配置3 KINETIX MPS（400V-CLASS）MPS（400V-CLASS）无需使用What serve Servo Motorts 50您需要什么52 2090系列Kinetix TLP电缆电缆概述10 Kinetix TL（200V级）紧凑伺服电机58 2090系列电动机电动机/制动电缆和反馈电缆概述12 Kinetix LDAT Integrated Integrated Integrated Lineareartherusters 62 Kinetix TLP（200V类）Mustresting serviact serviact serviact serviact serviact seltect seltect seltect kinet kinet kine kine kine kine tlp seltect（KIN）线性阶段82 Kinetix TLP（400V类）多用途伺服电机19 Kinetix MPA（400V级）集成线性阶段85 Kinetix MPL（200V级）低启动伺服电机23 Heavy-duty Electric Cylinders 90 Kinetix MPM (200V-class) Medium-inertia Servo Motors 35 Kinetix LDC (200V-class) Iron-core Linear Motors 95 Kinetix MPM (400V-class) Medium-inertia Servo Motors 38 Kinetix LDC (400V-class) Iron-core Linear Motors 99 Kinetix MPF (200V-class)食品级伺服电动机44 Kinetix LDL无铁线性电动机104
第2届关于弹性和值得信赖的机器学习驱动系统（ARTMAN）最新进展的研讨会将于12月9日星期一，
请致电论文。该研讨会旨在将来自不同领域的学术研究人员和工业从业人员聚集在一起，这些领域具有多样化的专业知识（主要是安全，隐私和机器学习，也是从应用程序领域）聚集在一起，以共同探索和讨论有关有弹性和可信赖的机器学习能力的富有弹性和可信赖的机器学习的主题 他们。最终的目标之一值得获得一系列多个研讨会，是促进研究人员和从业人员之间的密切合作，以改善ML应用程序在一系列异构和复杂系统中的安全性，隐私和信任，例如网络物理系统系统和智能制造系统。一方面，对于AcaDemic的研究人员来说，实际上重要的是根据攻击者意图，目标，技能（知识，能力）和策略来指定威胁模型（通过考虑成本因素）。例如，攻击者可以采用一种简单但有效的数据中毒方法而不是梯度计算来逃避基于ML的异常检测系统。另一方面，应强烈鼓励从业者在开发和部署生产级AI系统（通常称为智能系统）期间分享其观察结果和见解，其中大多数是看不见的或封闭的。这可以帮助学者了解现实生活中的AI系统通常如何工作，并建立更现实的假设来开发ML安全研究并解决现实世界中的问题。该研讨会的结果和影响有望超越研究界，希望为电信利益相关者，标准发展组织和政府部门提供宝贵的发现和建议。如果不对可能部署AI/ML系统的用例执行强大限制，我们鼓励对ML系统的基础和应用的贡献和讨论，并且对自我驱动网络，数字双胞胎，大语言模型和医疗保健AI具有特别的兴趣。该研讨会也有兴趣在应用AI/ML算法（尤其是那些知识知识的算法）上征集贡献，以提高这种情况下的韧性和信任。
数据驱动系统中可解释的AI的隐私影响
抽象的机器学习（ML）模型，明显强大，缺乏解释性。缺乏透明度，通常被称为ML模型的黑匣子性质，破坏了信任，并敦促需要提高其解释性的努力。可解释的AI（XAI）技术通过提供框架和方法来解释这些复杂模型的内部决策过程，以应对这一挑战。诸如反事实解释（CF）和特征重要性之类的技术在实现这一目标中起着至关重要的作用。此外，高质量和多样化的数据仍然是强大和可信赖的ML应用程序的基础元素。在许多应用中，用于训练ML和XAI解释器的数据包含敏感信息。在这种情况下，可以使用许多隐私技术来保护数据中的敏感信息，例如差异隐私。随后，由于其反对目标，XAI与隐私解决方案之间发生了冲突。由于XAI技术为模型行为提供了推理，因此它们揭示了相对于ML模型的信息，例如其决策边界，特征值或深度学习模型的梯度，当解释暴露于第三实体时。攻击者可以使用这些解释来启动隐私违反攻击，以执行模型提取，推理和会员攻击。这个难题强调了在理解ML决策和保护隐私之间找到正确平衡的挑战。
（第三届学术研究前沿国际会议 ICFAR 2024，2024 年 6 月 15-16 日）ATIF/参考：Karimi, MU、Abubakar, SM、Mustafa, SJ 和 Ahmad, B.（2024 年）。人工智能和机器学习算法简介：综述。国际先进自然科学与工程研究杂志，8(5)，30-34。摘要——本文广泛概述了人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 算法及其跨学科性质以彻底改变任何领域，讨论了它们的发展、基础、应用和挑战。人工智能和机器学习技术已经彻底改变了各个行业，推动了各个领域的创新和效率。本文探讨了人工智能和机器学习的多学科性质，强调了它们在分析大数据集、做出预测和自动化决策过程方面的重要性。它追溯了人工智能的历史里程碑，从艾伦图灵的开创性工作到深度学习和神经网络的兴起。本文介绍了机器学习算法的基础知识，包括监督学习、无监督学习和强化学习，以及它们在医疗保健、金融、工程、交通和电子商务中的实际应用。此外，本文还讨论了人工智能和机器学习技术面临的关键挑战，例如不确定性、算法选择复杂性和过度拟合，强调了持续研究和跨学科合作在应对这些挑战方面的重要性。本文的最终目标是加强人工智能和机器学习技术在塑造智能人工智能和机器学习驱动系统和智能社会的未来方面的范式改变潜力。
（第三届学术研究前沿国际会议 ICFAR 2024，2024 年 6 月 15-16 日）ATIF/参考：Karimi, MU、Abubakar, SM、Mustafa, SJ 和 Ahmad, B.（2024 年）。人工智能和机器学习算法简介：综述。国际先进自然科学与工程研究杂志，8(5)，30-34。摘要——本文广泛概述了人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 算法及其跨学科性质以彻底改变任何领域，讨论了它们的发展、基础、应用和挑战。人工智能和机器学习技术已经彻底改变了各个行业，推动了各个领域的创新和效率。本文探讨了人工智能和机器学习的多学科性质，强调了它们在分析大数据集、做出预测和自动化决策过程方面的重要性。它追溯了人工智能的历史里程碑，从艾伦图灵的开创性工作到深度学习和神经网络的兴起。本文介绍了机器学习算法的基础知识，包括监督学习、无监督学习和强化学习，以及它们在医疗保健、金融、工程、交通和电子商务中的实际应用。此外，本文还讨论了人工智能和机器学习技术面临的关键挑战，例如不确定性、算法选择复杂性和过度拟合，强调了持续研究和跨学科合作在应对这些挑战方面的重要性。本文的最终目标是加强人工智能和机器学习技术在塑造智能人工智能和机器学习驱动系统和智能社会的未来方面的范式改变潜力。
基于AI的高效电气驱动系统的控制方法
基于强化学习的控制器使我们能够根据系统的奖励制定控制策略。在[1]中，特定电动机的奖励函数的定义如图2，其中不同区域是：A - 参考扭矩隔离， - 通量弱化的操作，b-防止电压欠压，C - 通量扩增操作，D - 防止短时间过电流， - 短时间过电流，E-防止当前限制违规，E-电流限制。
驱动系统的初步设计和尺寸 - HAL
Jonathan Liscouet 的博士论文（2007-2010）由欧洲项目 DRESS 和法国 ANR 项目 SIMPA2 C6E2 资助并围绕这两个项目展开，为降低设计环路的复杂性和尺寸奠定了基础，例如逆向模拟、缩放定律和等效尺寸变量。适用于初步设计的模拟模型（例如，考虑电动机的尺寸热效应）已在 Modelica（图 2a）语言中开发和实施。为了便于设计探索，模拟所需的参数基于缩放定律模型。因此，设计师处理的参数集较少：技术现实参考工业组件进行考虑，这两者都有助于从较少的设计参数（例如等效热扭矩）中得出参数（例如质量、惯性、热时间常数）。这些研究活动是与 LAPLACE 实验室（C6E2）和
西屋压水堆控制棒驱动系统的老化评估
对运行经验数据进行了评估，以确定主要的故障模式、原因和影响。在本研究中，CRD 系统边界包括与手动控制棒运动相关的电源和逻辑柜，以及控制棒机构本身。还考虑了互连电缆和连接器以及棒位置指示系统因老化而产生的性能下降。对数据的评估，结合对建筑材料和运行环境的评估，得出的结论是，西屋 CRD 系统容易因老化而性能下降，如果不加以控制，可能会随着工厂的老化而影响其预期的安全功能和性能。导致反应堆跳闸（对安全系统的挑战）的 CRD 系统故障数量值得持续关注。