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基于 PCD4 PLC 的控制器手册 - 产品索引
此外，工厂工程师还负责确保故障产品在任何情况下都不会导致人身伤害甚至死亡，也不会导致财产损失或毁坏。应始终遵守相关安全规定。必须通过额外措施识别危险故障并防止任何后果。例如，对安全很重要的输出应返回到输入并通过软件进行监控。应一致使用 PCD 的诊断元素，例如看门狗、异常组织块 (XOB) 和测试或诊断指令。
正式合成安全至关重要自治系统的控制器：发展和挑战
近年来，正式方法已被广泛用于自主系统的设计。通过使用数学上严格的技术，正式方法可以为复杂的动态系统提供完全自动化的推理过程，并提供可证明的安全性保证，并在连续动态和离散逻辑之间进行复杂的相互作用。本文对安全至关重要的自主系统的正式控制器合成技术进行了全面综述。具体来说，我们根据不同的系统模型对正式的控制综合问题进行了分类，包括确定性，非确定性和随机性以及涉及逻辑，实时和现实价值域的各种正式安全至关重要的规格。评论涵盖了基本的形式控制合成技术，包括基于抽象的方法和无抽象方法。我们探讨了形式控制合成中数据驱动的合成方法的整合。此外，我们审查了针对多机构系统（MAS）量身定制的正式技术，并特别关注各种方法来应对大规模系统中的可伸缩性挑战。最后，我们讨论了一些最近的趋势，并强调了该领域的研究挑战。
正式合成安全至关重要自治系统的控制器：发展和挑战
近年来，正式方法已被广泛用于自主系统的设计。通过启用数学严格的技术，正式方法可以为复杂的动态系统提供完全自动化的推理过程，并具有可证明的安全性保证，并在连续动力学和离散逻辑之间具有复杂的相互作用。本文对安全至关重要的自主系统的正式控制器合成技术进行了全面综述。具体来说，我们根据不同的系统模型对正式的控制综合问题进行了分类，包括确定性，非确定性和随机性以及涉及逻辑，实时和现实价值域的各种正式安全至关重要的规格。评论涵盖了基本的形式控制合成技术，包括基于抽象的方法和无抽象方法。我们探讨了形式控制合成中数据驱动的合成方法的整合。此外，我们审查了针对多机构系统（MAS）量身定制的正式技术，并特别关注各种方法来应对大规模系统中的可伸缩性挑战。最后，我们讨论了一些最近的趋势，并强调了该领域的研究挑战。
使用共形预测对基于模型的控制器的不确定性定量和鲁棒化
在基于现代模型的控制框架中，例如模型预测控制或基于模型的信息学习学习，机器学习已成为一种无处不在的技术类别，以提高动态模型的准确性。通过利用诸如神经网络之类的表现力体系结构，这些框架旨在通过构建系统动力学的准确数据驱动表示，旨在提高系统的模型精度和控制性能。尽管对其非学习顾问进行了显着的绩效提高，但对于这些基于模型的模型的基于模型的控制器在不确定性的存在下，这些模型的控制器通常几乎没有保证。尤其是在模拟误差，噪声和外源性干扰的影响下，确定这些学习模型的准确性是一项挑战。在某些情况下，甚至可能违反约束，使控制器不安全。在这项工作中，我们提出了一个新颖的框架，该框架可以应用于大量的基于模型的控制器，并通过以在线和模块化方式鲁棒化基于模型的控制器，从而减轻上述问题，并在模型的准确性和约束满意度上提供可证明的保证。该框架首先部署保形预测，以生成有限的，可证明的有效的不确定性区域，以无分配方式为动态模型。通过动态约束程序，这些不确定性区域被纳入约束中。关键字：基于学习的控制，基于模型的控制，不确定性量化1。（2023a））。Jiahao等。Jiahao等。与预测参考生成器的配方一起，生成了一组可鲁棒的参考传播，并将其纳入基于模型的控制器中。使用两个实际的案例研究，我们证明我们提出的方法不仅产生了良好的不良区域，这些区域建立了模型的准确性，而且还使闭环系统以强大但不保守的方式满足约束。简介由于非线性优化框架的最新进展以及计算资源的可用性增加，在广泛的域上应用基于模型的控制器的应用趋势是趋势。，用于建筑物中的温度控制（Yao和Shekhar（2021）），用于自动驾驶汽车（Wu等人（2022））和四型控制（Chee等人机器学习方法的扩散同时导致了学习增强的，基于模型的控制框架的发展，这些框架利用学习工具通过改进动态模型来提高控制性能，例如（2023）。尽管这些发展激增，但这些基于学习的控制框架在不确定性存在下如何执行的问题仍然是一个积极的研究主题（Mesbah等人。（2022）; Brunke等。（2022））。在这项工作中，我们通过提出一个新颖的框架来解决这个问题，该框架系统地允许基于模型的控制器在模型不匹配，噪声和外部干扰的集体影响下稳健地满足约束。
在舒尔茨变电站添加区域补救措施方案控制器
《联邦哥伦比亚河流传输系统法》指示BPA构建，获取，操作，维护，维修，搬迁和更换传输系统，包括设施和结构。（16美国法典[U.S.C]§838i（b））。管理员进一步负责维持电气稳定性和可靠性，出售传输和互连服务，并为BPA客户提供服务。（16U.S.C§838B（B-D））。管理员还有权进行电气研究，开发，实验，测试和调查，与传输系统和设施的构建，操作和维护有关。（16U.S.C§838i（b）（3））。
对手工引导手术机器人的入学控制器的定性和定量评估
许多手术任务需要总刀具运动，其中工具的移动和定位在宏观尺度（约1厘米）的精度上；例如，将工具插入套筒，交换工具，清洁工具。也存在主要需要这种宏观动作的程序，例如，将安装在机器人上的超声扫描仪移动[1]和牙齿辅助[2]。传统的手术机器人，例如DA Vinci手术系统（Intuitive Surgical，USA），不可用的背态被动被动机制作为工具持有人，并允许外科医生将工具固定。这样的被动机器人可以限制外科医生使其简单而准确的总工具移动的能力，尤其是对于沉重而笨重的工具。作为替代方案，更新的特定和通用宏机器人使用主动的串行机器人和控制器，使外科医生可以手工指导工具。例如，Mako Robot-Arms（美国Stryker）进行膝盖手术，允许手动引导并限制外科医生沿预先计划的手术路径的运动，以确保安全性和准确性。除了这种干预特定的机器人之外，市场上还有通用医学宏观机器人，可以安全的物理人类机器人互动（PHRI），例如，Kuka LBR IIWA Med（Kuka ag ag，kuka ag，德国奥格斯堡，德国）。可以在此类机器人上安装不同的工具；例如，在Laserosteothome [3]中，使用超声扫描[1]和放射治疗[4]。但是，其他针对PHRI安全的宏机器人也用于外科应用研究中；例如，熊猫（德国弗兰卡·埃米卡（Franka Emika））进行牙科辅助[2]和中耳手术[5]或UR 5（UR 5（UNI-VERSAL ROBOTS，丹麦））进行针插入[6]。
概述工业控制系统中可编程逻辑控制器的安全性
摘要：工业控制系统（ICS）中的一个关键角色称为可编程逻辑控制器（PLC）。但是，随着物联网（IoT）的发展，PLC已暴露于越来越多的攻击中，这可能会导致整个IC的故障。因此，有必要确定对PLC的潜在攻击，并提出有效的解决方案来减轻它们。不幸的是，迄今为止，还没有做出重大努力来详细介绍有关PLC安全的现有作品。考虑到了这样的关注，在本文中，我们着重于汇总PLC架构不同组件的PLC安全性。我们首先审查PLC的框架；然后，我们在考虑PLC安全性时讨论几个模型。之后，我们从不同的角度概述了对PLC的现有攻击以及对这些问题的一般解决方案的概述。最后，我们以PLC安全中未来的研究领域的概述概述了本文。
用于车辆排纵向和横向综合控制的前瞻跟踪控制器
在开发过程中，ACC 进一步扩展为协同自适应巡航控制 (CACC)，并增加了通过车对车 (V2V) 无线通信在车辆之间进行信息交换的功能。通过向后续车辆提供有关其前车的额外无线信息，增加 V2V 通信已被证明可以减少车辆间距离，同时减弱上游方向的干扰。全自动车辆排，可描述为“跟随领导者”策略，是通过在车辆之间交换有关纵向（加速和减速）和横向（转弯）运动的信息来实现的。在大多数文献中，纵向控制问题和横向控制问题是独立处理的。具体而言，纵向控制问题由 CACC 处理，而横向控制问题则作为车道保持问题处理。通过雷达/激光雷达和 V2V 通信，CACC 可最大限度地减少车辆与前车之间的期望距离和实际距离之间的误差。另一方面，横向控制问题由基于视觉的车道保持系统解决，该系统采用图像处理算法进行车道检测。从车队的角度来看，关于这种车道保持方法有几个需要考虑的因素。首先，
有载分接开关和智能控制器对分布式可再生能源的影响
摘要- 在全球能源转型过程中，电力基础设施正以前所未有的速度发生根本性变化。由于电网整合可再生能源以及电动汽车等可变负载的影响，现有电网越来越多地处于接近其技术和热极限的运行状态。大多数现有网络的设计都不适合在当今条件下运行。配电网运营商正在采取措施，使其网络符合电网规范，同时考虑到整合可变配电发电和消费单元以实现气候目标的压力。在发电和消费波动性大的情况下运营配电网是一项艰巨的任务。智能变压器、电池存储系统和先进的负载和发电控制器等新技术已经出现，以帮助减轻分布式可再生能源和可变负载的影响，但已有技术（如带载分接开关）也可以为增加可变可再生能源的承载能力提供非常有效的解决方案，正如本文所证明的那样。仿真结果表明，负荷开关与智能控制器相结合可以将配电馈线的承载容量提高 1.92 倍，而过电压是分布式可再生能源接入的主要制约因素。
在课堂上使用培养皿用于网络物理系统的控制器开发的好处
抽象的网络物理系统（CPS）在我们的日常生活中越来越普遍。作为CPS的主要组成部分，嵌入式控制器的发展需要应对过去几十年来持续复杂性增加的影响。模型驱动的开发策略由具有精确语义和交互式工具的图形形式主义支持，允许模型编辑和组成，仿真，验证和自动代码生成，可以提供一种高效的方法来实现快速的原型和可靠的实现。在定义学术课程并选择教学方法来教授相关主题时，这些挑战会产生很大的影响。petri网可以提供这种类型的支持，因为它们是可以提供的，可以为这种类型的控制器中提出的主要特征提供支持，即并发和并行性，冲突和资源共享建模以及对模块化和合成性的支持。在本文中，将使用基于停车场控制器的分析的一系列示例，以说明学生在使用PETRI网中描述相关嵌入式控制器的行为时，学生如何面对推荐的建模挑战。考虑了停车场基础设施的不同配置，呈现了几种类型的练习，以解决不同级别的复杂性。这种示例可以在不同类型的课程中使用，从关注系统级建模的课程到专注于特定实施策略的课程，在这些课程中，可以使用几类自主和非自治的PETRI网络。