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扩大已证明的成果，共同塑造未来——联邦部长皮斯托利斯在韦斯特施泰德签署合作协议延期
扩大既有成果，共同塑造未来——联邦部长皮斯托利斯在韦斯特施泰德签署延长合作协议 阿默兰德诊所与韦斯特施泰德联邦武装部队医院之间的合作自 2008 年以来一直非常成功，目前正进一步延长。星期五，1.2024年3月，合作协议将在联邦国防部长鲍里斯·皮斯托留斯的见证下举行延长仪式。韦斯特施泰德联邦国防军医院是德国西北部最大的军事治疗机构，并牢牢融入了阿默兰地区的民间医疗网络。Westerstede 诊所中心与 Ammerland-Klinik GmbH 建立了合作关系，这种形式的合作关系对于德国武装部队来说是独一无二的。这为设计和推广德国联邦国防军人员的培训创造了理想的条件。合作协议的延长也为基础设施扩张铺平了道路。结果是一个利用协同效应并与当前医院改革的考虑相符的模型。感兴趣的媒体代表受邀出席合作协议的签署仪式，国防部长将出席并参观重症监护运输车，以深入了解这一独特的军民合作。随后，部长将发表新闻声明。程序：
automatica koopman形式的非线性系统带有输入
Koopman框架通过通常无限的全球线性嵌入来提出有限维非线性系统的线性表示。最初，Koopman形式主义是为自主系统得出的。在具有输入的系统应用程序中，通常假定了Koopman模型的线性时间不变（LTI）形式，因为它有助于使用控制技术，例如线性二次调节和模型预测控制。但是，可以很容易地表明，此假设不足以捕获基础非线性系统的动力学。对具有线性或控制仿射输入的启动的连续时间系统的适当理论扩展才开始制定，但是尚未开发到离散时间系统和一般连续时间系统的扩展。在本文中，我们在连续和离散的时间内系统地调查并分析了在输入中提出的表格。我们证明，所产生的提升表示形式在状态转换是线性的情况下给出了库普曼模型，但是输入矩阵依赖于状态依赖性（在离散时间中的状态和输入依赖于状态和输入依赖性），从而产生了特殊结构的线性参数 - 变化（LPV）的描述。我们还提供了有关输入矩阵的依赖性对产生表示形式的贡献以及系统行为的依赖程度的误差界限。©2024作者。由Elsevier Ltd.引入的理论洞察力极大地有助于使用Koopman模型在系统识别中执行适当的模型结构选择，并为通过Koopman方法控制非线性系统的LTI或LPV技术做出适当的选择。这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）。
深库普曼操作员基于降解建模
可以准确代表真实健康状况演变的工业系统的可靠健康指标是条件监测，故障检测和对剩余有用寿命的可靠预测的重要性。但是，构建此类指标是一项非平凡的任务，通常需要特定领域的知识。随着工业系统复杂性增加的当前趋势，对健康指标的构建和监测变得更加具有挑战性。鉴于健康指标通常是在生命的终结之前使用的，因此，可靠的健康指标的关键标准是它们可以识别退化趋势的能力。但是，由于操作条件的可变性，趋势可能会构成挑战。因此，健康指标的最佳转换将是将降解动力学转换为降级趋势表现出线性的坐标系的最佳转换。Koopman理论框架非常适合解决这些挑战。在这项工作中，我们证明了先前提出的深入Koopman操作员方法的成功扩展，以通过将它们转换为线性化坐标系统来学习工业系统的动态，从而产生了潜在的表示，从而提供了估计系统剩余使用寿命的信息。在方面，我们提出了一种新型的Koopman启发的降解模型，用于控制动力学系统的降解建模。所提出的方法有效地消除了降解的影响，并对潜在动力学施加了控制。算法在预测CNC铣床刀具和锂离子电池的剩余使用寿命方面始终优于表现，无论是在恒定和变化的电流负载下运行。此外，我们强调了学识渊博的Koopman启发性退化操作员的实用性，分析了施加控制对系统健康状态的影响。
库普曼算子理论的车辆应用
摘要 — 库普曼算子理论已被证明是一种很有前途的非线性系统辨识和全局线性化方法。近一个世纪以来，一直没有有效的方法来计算用于应用工程目的的库普曼算子。最近在流体动力学背景下引入了一种计算效率高的方法，该方法基于将系统动力学分解为一组按降序排列的正态模式，克服了这一长期存在的计算障碍。库普曼算子纯数据驱动的性质有望捕捉未知和复杂的动力学以进行降阶模型生成和系统辨识，从而利用线性控制技术的丰富机制。鉴于该研究领域的不断发展以及智能移动和车辆工程领域存在的许多未解决的问题，有必要对将库普曼算子理论应用于这一充满活力的领域的技术和开放挑战进行调查。本综述重点介绍了近年来出现的 Koopman 算子的各种解决方案，特别是那些专注于移动应用的解决方案，从特性和组件级控制操作到车辆性能和车队管理。此外，这篇对 100 多篇研究论文的全面回顾突出了 Koopman 算子理论在各种车辆应用中的应用范围，并对所应用的基于 Koopman 算子的算法类型进行了详细分类。此外，这篇评论论文讨论了 Koopman 算子理论的理论方面，这些理论方面在很大程度上被智能移动和车辆工程界忽视，但在解决这些领域的未解决问题方面具有巨大的潜力。
vlasov中的koopman savefunctions和clebsch变量 -
最近讨论了量子计算在等离子体模拟中的可能作用的动机，在这里，我们在弗拉索夫 - 马克斯韦尔动力学理论的背景下为库普曼的希尔伯特空间表述提供了不同的方法。著名的Koopman-Von Neumann建筑提供了两种不同的汉密尔顿结构：一个是规范的，并恢复了弗拉索夫密度的通常的Clebsch表示，另一个是非统计的，似乎克服了规范形式中出现的某些问题。此外，为带有不同相动态的Koopman -Von Neumann结构的变体还原了规范结构。回到Van Hove的Quantum理论，相应的Koopman -Van Hove方程提供了替代性的Clebsch表示，然后将其耦合到电磁场。最后，详细讨论了仪表转换在新上下文中的作用。
合作网络 / GRW-合作网络< / div>
在河流Elbe and Oder和Capital Berlin之间的勃兰登堡州，在狂欢中，中间有超过60年的传统，在该行业中，关键技术的微型技术，光学和性能电子，微观和微观系统，微型系统技术技术，因此具有竞争力的能力，因此具有信息和通信技术的使用，汽车行业，工业汽车配备 /机器人技术以及医疗和能源技术创造和扩展。 包括特定于行业的特殊机器构建。 直到1990年，重点是电子和光电组件的生产。 至2000年左右，研究领域的重组和新的公司建立，重点是微电子，光电和微系统技术1。 随着光伏CAES的强烈扩展，2008年开发了长期影响的基于半导体的高科技高科技，并在未来的市场上存在2。在河流Elbe and Oder和Capital Berlin之间的勃兰登堡州，在狂欢中，中间有超过60年的传统，在该行业中，关键技术的微型技术，光学和性能电子，微观和微观系统，微型系统技术技术，因此具有竞争力的能力，因此具有信息和通信技术的使用，汽车行业，工业汽车配备 /机器人技术以及医疗和能源技术创造和扩展。包括特定于行业的特殊机器构建。直到1990年，重点是电子和光电组件的生产。至2000年左右，研究领域的重组和新的公司建立，重点是微电子，光电和微系统技术1。随着光伏CAES的强烈扩展，2008年开发了长期影响的基于半导体的高科技高科技，并在未来的市场上存在2。
2018年年度报告：合作部2
在低压开关设备防爆和电气测量技术的“智能”低压设备领域开展科学合作，制定低压开关设备防爆的科学原理并交流经验。开发潜在爆炸环境中开关设备脉冲电流负载的测量程序，包括测量不确定度分析，以及开发用于潜在爆炸区域的“智能”开关概念。
Koopman EDMD候选功能的分析构建，以最佳控制Ackermann Steecer evelicles
摘要：自动驾驶汽车（AV）的路径跟踪控制性能至关重要地取决于建模选择和随后的系统识别更新。传统上，汽车工程已经建立在增加白色和灰色框模型以及系统识别的忠诚度之后。尽管这些模型具有解释性，但它们会遭受建模不准确，非线性和参数变化的困扰。在另一端，端到端的黑框方法（例如行为克隆和增强学习）提供了提高的适应性，但以解释性，可推广性和SIM2REAL间隙为代价。在这方面，诸如Koopman扩展动态模式分解（KEDMD）之类的混合数据驱动技术可以通过选择“提升功能”来实现非线性动力学的线性嵌入。但是，该方法的成功主要基于提升函数和优化参数的选择。在这项研究中，我们提出了一种分析方法，使用迭代的谎言支架向量字段来构建这些提升功能，考虑了我们Ackermann Steceer的自主移动机器人的配置歧管上的载体和非独立限制。使用标准车辆动力学操纵的轨迹跟踪以及沿闭环赛车轨道进行了轨迹跟踪，显示了所获得的线性KEDMD模型的预测和控制功能。