XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemnmPC
KEDNY/KEDLI 和 NMPC CLCPA 研究会议 #2
• JP 协议的范围，重点关注实现 CLCPA 目标的不同途径的成本、系统影响和客户账单影响。量化其他影响（健康、就业、GDP 等）需要大量额外分析和资源。研究将包括对其他环境和经济影响的定性讨论。
使用深度预期的SARSA和非线性时间差学习
摘要 - 在本文中，我们使用原始加固学习（RL）方法提出了一种基于学习的非线性模型预测控制器（NMPC），以学习NMPC方案的最佳权重。控制器用作深度预期SARSA的当前动作值函数，其中通常用次级NMPC获得的后续动作值函数与神经网络（NN）近似。在现有方法方面，我们添加了NN的输入NMPC学习参数的当前值，以便网络能够近似行动值函数并稳定学习性能。另外，在使用NN的情况下，实时计算负担大约减半而不会影响闭环性能。此外，我们将梯度时间差异方法与参数化的NMPC结合在一起，作为预期的SARSA RL方法的函数近似函数，以克服函数近似中存在非线性时克服潜在参数的差异和不稳定性问题。仿真结果表明，所提出的方法在没有不稳定性问题的情况下收敛到本地最佳解决方案。
商业建筑能源优化模型
在本研究中，我们开发了一种新颖的非线性模型预测控制 (NMPC) 框架，用于控制具有可再生能源系统的建筑物的气候，以最大限度地降低电力成本。首先基于质量和能量平衡方程构建建筑物气候和可再生能源系统的非线性动态模型，包括温度、湿度、热舒适度、地热热泵和太阳能电池板。然后将非线性动态模型集成到所提出的 NMPC 框架中，该框架迭代解决非线性规划问题以生成最佳控制输入，从而最大限度地减少能源消耗和碳足迹，实现可持续发展。对位于康奈尔大学校园内的建筑物进行模拟案例研究，以展示可再生能源使用所提出的 NMPC 框架降低建筑物能耗的能力。结果表明，NMPC 框架可以有效地将总电力成本和热舒适度约束违规降至 12.9%，而不同季节的预测平均值指数违规不超过 0.2。实施电力存储组件可以将电力成本降低 19%。结果表明，使用可持续能源和 NMPC 框架的智能建筑具有更好的可持续性。
自动驾驶汽车的时间 - 最佳轨迹计划和跟踪
摘要：本文提出了一个用于自动驾驶汽车轨迹计划和跟踪的层次控制框架，以应对准确遵循高速，限制性操作的挑战。提出的时间优势轨迹计划和跟踪（TOTPT）框架利用层次控制结构，具有离线轨迹优化（TRO）模块和在线非线性模型预测性控制（NMPC）模块。TRO层使用直接搭档方法生成最小单圈时间轨迹，该方法优化了车辆的路径，速度和控制输入，以达到最快的圈速时间，同时尊重车辆动力学和轨道约束。NMPC层负责准确跟踪TRO实时生成的参考轨迹。NMPC还结合了一种预览算法，该算法利用预测的未来旅行距离来估算下一个时间步骤的最佳参考速度和曲率，从而改善了整体跟踪性能。在加泰罗尼亚电路上的仿真结果证明了该框架以平均速度为116 km/h准确地遵循时间优势的赛车的能力，最大侧向误差为0.32 m。 NMPC模块使用具有实时迭代（RTI）方案的ACADOS求解器来实现毫秒级计算时间，从而可以在自动驾驶汽车中实时实施它。
主题：拟议于 2026 年 3 月 31 日结束的费率年度大幅增加收入案号：24-E-0322 和 24-G-0323 公用事业：Niagara Mohawk Power Corpora
主题：拟议于 2026 年 3 月 31 日结束的费率年度大幅增加收入 案件编号：24-E-0322 和 24-G-0323 公用事业：尼亚加拉莫霍克电力公司（NMPC 或公司） 提交日期：2024 年 5 月 28 日 最终暂停日期：2025 年 4 月 30 日
国家网格清洁能源计划
•国家电网于5/31/24向Kedny/Kedli/NMPC提交了我们的LTP；案例24-G-0248; ngridsolutions.com上可用的材料•我们正在研究修订后的LTP，该材料将纳入我们对客户要求的最新预测•以下时间表已更新以反映扩展的评论和回复评论期
基于神经动力学模型的基于增强学习的MPC
摘要 - 本文提出了开发非线性模型预测控制（NMPC）策略的端到端学习，该策略不需要明确的第一原理模型，并假定系统动力学是未知或部分已知的。本文提出了使用可用的测量结果来识别标称复发性神经网络（RNN）模型来捕获非线性动态，其中包括对状态变量和输入的约束。要解决仅将模型拟合到数据而产生的次优控制策略的问题，本文使用加固学习（RL）来调整NMPC方案并为真实系统生成最佳策略。该方法的新颖性在于使用RL来克服名义RNN模型的局限性并产生更准确的控制策略。本文讨论了RNN模型的初始状态估计的实施方面以及MPC中神经模型的整合。在经典的基准控制问题上证明了所提出的方法：级联的两个坦克系统（CTS）。索引术语 - 强化学习，非线性模型预测控制，复发性神经网络
在特定道路上减少晕动症的最佳速度曲线
晕动病 (MS) 是大多数交通系统存在的问题。文献中提出了几种针对汽车此类问题的对策，但大多数是定性的、行为性的或涉及复杂的底盘系统。随着人们对自动驾驶汽车的兴趣日益浓厚，MS 问题可能变得非常重要，以至于它会削弱其在提高生产率方面的优势；不解决这类问题可能会限制用户的接受度，降低自动驾驶汽车的安全性和环境影响。本研究提出了一种新方法，通过优化给定路径的速度曲线，将最短旅行时间与最小晕动病发生率 (MSI) 相结合。通过模拟，使用一个简单的车辆模型来比较几种策略，评估哪些有效，哪些无效。优化任务被表述为非线性模型预测控制 (NMPC)，并沿路径计算一系列优化程序；这些策略是在 NMPC 问题的成本函数中实施的，评估它们的性能，并确定是否必须使用数值 MS 模型才能显着降低 MSI。结果表明，并非所有成本函数都是有效的，但可以在不对其动态进行建模的情况下减少 MS；然而，在效率和效率方面，考虑当前 MSI 的使用 MS 模型的策略优于其他成本函数。这种定量方法可用于运动
安装在航天器上的冗余空间操纵器的双臂协调
摘要本文解决了轨道机器人机器人的服务和组装中的重要挑战，这是为了克服机器人关节上的力量/扭矩的饱和挫折，并在捕获后阶段中，同时与未控制的大型Angular和线性动力进行了目标飞船，同时控制目标航天器。作者提出了一种基于两个鲁棒和效果控制算法的新颖解决方案：最佳控制分配（OCA）和非线性模型预测性控制（NMPC）。这两种算法都旨在最大程度地减少关节扭矩，航天器执行器矩，接触力和复合冗余系统的矩，其中包括通过双n-数度空间机器人机器人操纵器抓住的常见有效载荷（目标航天器）安装在Chaser spacececraft上。OCA算法仅使用当前状态和系统动力学小型量化二次成本函数，但NMPC还考虑了未来状态估计值和对指定预测范围的控制输入。它在计算上更多地参与，但在减少关节扭矩方面提供了优异的结果。迄今为止，将MPC应用于机器人技术的文献主要集中在线性模型上，但双臂配位是高度非线性的，并且在双臂协调中没有MPC应用。提出的离散技术（非线性模型）具有优雅和简单性的确切实现（非线性模型），但仍考虑了双臂协调系统的完整非线性模型。它在计算上非常有效。计算机仿真结果表明，所提出的算法有效地工作，最小扭矩，接触力和矩实现。开发的算法在跟踪问题方面也非常有效。