XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System外部干扰
机器人捕获航天器的联合控制和导航方法
在轨服务（IOS）可以延长卫星的使用寿命，而实施主动碎片清除（ADR）以有效解决空间碎片问题的必要性已在航天界广为人知。在新一代传感器和控制系统的发展的推动下，实现此类任务的技术解决方案研究正在蓬勃发展。除了私营公司、航天机构和大学之外，欧洲航天局（ESA）几十年来一直在开发该领域的技术。多年来，人们提出了多种安全捕获轨道物体的解决方案，其中大多数依赖于机器人系统。一个有前途的选择是使用配备高度灵巧的机械臂的自主航天器（追逐者），该机械臂能够与驻留的空间物体对接。这一操作在接近阶段和接触后都带来了复杂的技术挑战。在这方面，设计一个有效、可靠、稳健的制导、导航和控制 (GNC) 系统对于确保安全执行任务起着关键作用，该系统可以实现多种算法架构和硬件配置。这项工作展示了由与 ESA 签订合同的大学联盟开展的研究活动的成果，该研究旨在开发 GNC 系统的导航和控制子系统，用于控制配备冗余机械手的追赶者。研究中考虑了捕获前的最终接近阶段和捕获后的目标稳定阶段。提出的解决方案旨在实施联合控制策略。采用稳健控制方法来设计控制律，以应对追赶者的不确定、非线性动力学以及捕获后完整的追赶者-目标堆栈。选择基于视觉的解决方案，即依靠主动/被动光电传感器，进行相对导航。用于相对和绝对导航的完整传感器套件是 GNC 系统的一部分，包括用于机器人关节测量的传感器。为了正确验证提出的解决方案，已经开发了一个完整的数值模拟器。该软件工具可以全面评估系统性能，考虑所有相关的外部干扰和误差源。真实的合成图像生成器也用于相对导航性能评估。本文介绍了设计解决方案和初步数值测试的结果，考虑了三种任务场景，以证明该解决方案的灵活性及其对各种操作情况的适用性。
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。
强化基于学习的控制，以抑制受未知谐波激发的半活性结构的瞬时振动
在时间范围内不断向后回滚的地方（通常称为“退缩的地平线控制”）。即使MPC控制器按定义依赖于系统模型，模型参数中的某些不确定性或预测外部干扰时的不确定性可以通过状态反馈循环来补偿，该状态反馈循环在随后的最佳最佳控制问题中适应实际系统响应。在优化工业过程（Bordons＆Camacho，1998）和交通流量（Ferrara等，2015）中，可以找到许多MPC应用，其中控制器用于应对时间变化的参数和不断发展的边界条件。MPC对于风电场的协调至关重要（Vali等，2019），这会在风向上永久变化。基于MPC的控制器也证实了它们在自动驾驶中的效率，在该自动驾驶中，车辆面临动态障碍（Babu等，2018）。在结构控制中，大多数MPC控制器都依赖于预测外部激发力演化的专门设计的动态模型。Oveisi等。 （2018）开发了一种递归的最小二乘算法来估算干扰信号，该算法不断更新并用于确定退化的地平线控制。 该方法已成功验证了受谐波干扰的压电层压梁的验证。 Wasilewski等人。 （2019年），从自回归模型中回收了地震激发，并将其前进到MPC Conloller，这稳定了使用液压执行器的多局建筑物的振动。 （2007）。Oveisi等。（2018）开发了一种递归的最小二乘算法来估算干扰信号，该算法不断更新并用于确定退化的地平线控制。该方法已成功验证了受谐波干扰的压电层压梁的验证。Wasilewski等人。（2019年），从自回归模型中回收了地震激发，并将其前进到MPC Conloller，这稳定了使用液压执行器的多局建筑物的振动。（2007）。在Zelleke和Matsagar（2019）中，开发了一种基于能量的预测控制算法，以抑制受风激发的多局建筑物的振动。Yuen等人提出了一种基于概率的鲁棒性控制方法来减轻暴露于不确定激发的细长建筑物的振动的替代方法。在Takacs和Rohal'-Ilkiv（2014）中测试了五种最佳和次优MPC方法，以确定它们的构成复杂性和在线启动的能力，以减轻配备Piezoce-Ramic Control设备的自由，稳态和短暂振动。作者观察到最佳和次优策略之间的控制绩效没有显着多样性。他们建议在计算上有效的次优方法（例如，最低时间显式或牛顿– Raphson的MPC）可以用于较大维度的系统而不会大大损失性能的系统。
RAMÓN Y CAJAL 奖学金——2023 年申请征集......
主题领域：生物科学和生物技术 姓名：SANTOS MORENO, JAVIER 参考号：RYC2023-043017-I 电子邮箱：santosmoreno.j@gmail.com 职称：合成生物学家，研究基因回路对细胞行为的编程 履历：我拥有生物技术硕士学位（萨拉曼卡大学）和临床分析实验室硕士学位（庞培法布拉大学）。我在不到 3 年的时间里（2016 年，26 岁）在巴黎（索邦大学巴黎城分校）获得博士学位，研究蛋白质分泌。我研究了细菌（K. oxytoca）II 型分泌系统 (T2SS) 的分子机制，为此我描述了新的蛋白质相互作用并产生了重要的结果，这使我提出了一种新的 T2SS 分泌模型。在瑞士洛桑做博士后期间，我将研究重点从研究现有生物系统转向构建新系统。在研究大肠杆菌的过程中，我率先使用 CRISPRi 构建了一些最重要的合成电路（包括图案化电路、振荡器或双稳态开关），并将这些电路用于不同的应用，包括进化研究、人类病原体（S. penuemoniae）感染研究或细菌细胞生理学的重新编程。我目前在巴塞罗那进行研究，最初以玛丽居里研究员的身份进行，现在以胡安德拉谢尔瓦研究员的身份进行，旨在设计人类皮肤微生物组用于诊断和治疗目的。我成功地将最丰富的皮肤细菌（痤疮梭菌）变成了一种可常规转化的生物体，我为这种细菌开发了第一个分子工具箱（包括启动子、报告基因、转录因子、CRISPR 工具等），并且我构建了一种痤疮梭菌菌株，该菌株在人类皮肤细胞培养物中产生并分泌具有 ROS 清除活性的分子，这在治疗炎症性皮肤病方面具有巨大潜力。2023 年 9 月，我获得了 230 万欧元的 ERC 启动基金。我未来的研究将专注于活细胞中的编程时间。目前，我们对细胞随时间变化进行编程的能力仍然非常有限。我们依靠精确定时的人工干预或控制重复过程的分子振荡器，但我们仍然无法对细胞进行编程以在所需的时间自主执行自定义操作。我现在打算通过在 E. coli 中生成分子计时器来计算时间并在指定时间执行所需的操作，从而朝着这个目标迈出一大步。计时器将具有高度可编程性、可重复使用性和可扩展性，我将使用一种简单而有效的方法将时间可编程性扩展到其他生物体（包括酵母和哺乳动物细胞）。最后，我将利用生物计时器的潜力，将其用于不同的应用，包括：在生物控制中，在期望的时间后进行细胞程序性死亡；精确控制任务执行顺序和时间，用于生物生产；以及在期望的时间窗口内记录（外）细胞事件的“哨兵”细胞，用于生物传感。我的研究结果将释放出无数新的可能性，包括基础的和应用的。例如，在开放或难以接近的环境中（例如农田或受污染的湖泊）部署工程细胞最终可能成为现实，因为任务执行和自我毁灭将被遗传编码为在预定的时间发生。此外，编程的时间指令可以避免在大型生物反应器中对昂贵的诱导信号的需求，或者使研究发育过程时受到的外部干扰最小。总之，我的团队将开发出非常需要的、突破性的测量和编程细胞时间的能力。