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World File Search System实时控制
实时控制中的人工智能
这些程序是IFAC在美丽的海滨小镇斯旺西（Wales）举行的有关人工智能在实时控制中应用的第一个研讨会的结果。多年来，IFAC一直意识到有必要通过将AI技术引入实时控制世界中所提出的重要问题，并且在慕尼黑世界大会大会上进行比赛并建立了这一开拓性活动后，做出了决定。很明显，IFAC很明显，在AI领域正在产生许多宣传，并且许多学者声称这是一个完整的控制时代。大多数声明来自AI专家，几乎没有或根本不知道实时控制。在某种程度上，IFAC陷入了这一领域，但组织委员会对他们的论文呼吁的回应感到惊讶，这使国际前列委员会的申请使众多的论文构成了有限数量的论文（适合在一项较密集的互动式研讨会上进行介绍），这是从已提交考虑的100个Plus论文中的强化互动研讨会。组织委员会始终介绍仅介绍直接影响实时控制的特定问题的论文。此外，由于这是计算机委员会活动，因此摘要进一步限制，专注于技术的基本方面，而不是太广泛地关注应用程序。虽然计算机委员会意识到应用很重要，但IFAC内部的感觉是计算机委员会应专注于基础技术，并研究其意义。
同时使用机器人臂实时控制...
开创性的研究表明，通过广泛调谐的神经元的大量人群的综合作用，而不是通过少量的高度调节神经元1来编码。几个系统为大脑功能中的“分布式编码”提供了进一步的证据2,3。然而，这种投资使用了反复试验的单个神经元的串行记录，因此无法以单次试验来证明对大脑信息编码的神经元种群。同时（平行）神经元种群记录的技术可以使用随机抽样的神经元种群对大脑中的信息进行出人意料的编码，尤其是在体感4-6和边缘系统中的7。，我们通过从慢性植入的电动机（MI）皮层（MI）皮层和腹侧（VL）Thalamus中的慢性植入电极阵列中记录来解决这些问题，以前肢移动任务进行训练的大鼠。我们问了三个问题。首先，在Mi Cortex和/或Vl Thala-Mus编码前肢运动轨迹中，神经元种群活性的线性或非线性数学转化如何？第二，这些“电机代码”是否可以用于生成在线“神经元群体功能”，以实时控制机器人手臂，以足够的精度代替受过训练的运动任务中的动物前肢运动？第三，可以以这种神经生物的模式训练（奖励神经活动本身）会改变或消除先前条件的运动？
计算时间延迟及其对实时控制系统的影响
摘要-实时数字控制计算机的可靠性不仅取决于所用硬件和软件的可靠性，还取决于计算控制输出的时间延迟，因为计算时间延迟会对控制系统性能产生负面影响。对于给定的固定采样间隔，计算时间延迟的影响分为延迟和损失问题。当计算时间延迟非零但小于采样间隔时发生延迟问题，而当计算时间延迟大于或等于采样间隔时发生损失问题，即控制输出丢失。分析这两个问题作为评估实时控制系统的一种手段。首先，对计算时间延迟的影响进行了一般分析，并给出了系统稳定性的必要条件。然后，我们对计算时间延迟对机器人控制系统的影响进行了定性和定量分析，推导出了计算时间延迟相对于系统稳定性和系统性能的上限。
通过实时控制缓解功率和频率波动
由于作为西太平洋岛屿所固有的挑战，关岛电力局一直在寻求实时控制来管理其电网资产。2015 年，一座 25 兆瓦的太阳能发电场投入使用，减少了对化石燃料的依赖，但由于气候变化，电网出现了不稳定问题。尽管该岛拥有相对稳定的热带海洋气候，全年温度在 70-90 华氏度之间，但在 11 月至 5 月的雨季，关岛可能会遭遇极端台风。事实上，1997 年，在超级台风帕卡期间，关岛记录了地球上最高的风速之一（230 英里/小时）。风暴、云层和其他天气条件意味着关岛光伏发电场的输出范围为 5-25 兆瓦，这种大幅波动经常导致严重的电网干扰。
用于实时控制概念的驱动力模型...
摘要：重型车辆和工作机械的电气正在迅速发展。主要动机是客户的绿色过渡和要求。在芬兰，该部门有许多高科技市场领先的公司。批量生产的设备和机器适用于一般应用，因此针对特定条件和/或需求量身定制设计，从而提高了生产力和效率。在重型电动汽车应用中，挑战是使新产品在经济上可行，并配置它们以满足客户需求。在这些应用中，解决方案的数量比传统的机械解决方案高的数量级。但是，电子解决方案可实现新功能和能源效率的提高，以在应用中具有可衡量的好处。该研究调查了电轴解决方案对混合重型车辆的影响。建模和仿真既考虑发动机的影响，又考虑电池电荷和车辆周围环境的影响，例如道路剖面，交通，室外温度和摩擦。已利用车辆的系统级模型模拟其纵向动力学与估计的环境相互作用，然后是基于模型的控制。可以通过利用实时模型预测控制（MPC）从不断变化的条件中接收在线数据，从而使计划的路线得到进一步有利。MPC根据与数据库的最佳匹配模型的偏差提供了最佳电池使用的新建议。控制策略在考虑系统设计中具有高度自由度的混合重型重型工具时，控制策略很重要。
电解器建模和实时控制以优化氢气生产
我们提出了一种方法，通过解决基于模型的最优控制问题，以经济高效的方式运行电解器以满足加氢站的需求。为了阐明潜在问题，我们首先对额定功率为 100 kW 的西门子 SILYZER 100 聚合物电解质膜电解器进行实验表征。我们进行实验以确定电解器的转换效率和热动力学以及电解器中使用的过载限制算法。得到的详细非线性模型用于设计实时最优控制器，然后在实际系统上实施。每分钟，控制器都会解决一个确定性的滚动时域问题，该问题旨在最大限度地降低满足给定氢气需求的成本，同时使用储罐来利用随时间变化的电价和光伏流入。我们在模拟中说明了我们的方法与文献中的其他方法相比显著降低了成本，然后通过在实际系统上实时运行演示来验证我们的方法。
三菱电机与 AIST 开发用于实时控制 FA 设备的 AI 技术
### 关于三菱电机株式会社 三菱电机株式会社 (TOKYO: 6503) 拥有 100 年提供可靠、高质量产品的经验，是公认的全球领先企业，其产品用于信息处理和通信、空间开发和卫星通信、消费电子产品、工业技术、能源、交通和建筑设备等电气和电子设备的制造、营销和销售。三菱电机本着“为美好而改变”的精神，以技术丰富社会。 该公司在截至 2021 年 3 月 31 日的财政年度的收入为 4,1914 亿日元（378 亿美元*）。欲了解更多信息，请访问 www.MitsubishiElectric.com *美国美元金额按 2021 年 3 月 31 日东京外汇市场的近似汇率 111 日元 = 1 美元从日元换算而成 关于日本产业技术综合研究所 日本产业技术综合研究所 (AIST) 是日本最大的公共研究机构之一，拥有近 140 年的历史。AIST 专注于创造和实际实现对日本工业和社会有用的技术，致力于弥合创新技术种子与商业化之间的差距。作为日本国家创新体系的先驱和核心参与者，AIST 管理着全国 11 个研究基地从事研发的约 2,300 名专家。有关更多信息，请访问 https://www.aist.go.jp/index_en.html。
使用伪凸凸优化的信号走廊中连接车辆的文章类型实时控制†
没有人类驾驶员的干预，并与其他车辆和/或基础设施以及其他设备2进行通信2。美国运输部总结了将CAV技术引入运输系统3：道路安全，经济和社会福利，能源效率和公共流动性的四个主要潜在好处。CAV技术为驾驶员/车辆和交通基础设施创造了一个新的环境，以在现实世界中进行交互。在这种环境中，连接起着至关重要的作用，无线通信使车辆能够相互通信（V2V）以及基础架构（V2I）（v2i）关于实时车辆位置，速度，加速度和其他数据。这些实时数据的可用性为CAVS提供了协调交通相互作用的机会，以使交通相互作用，以最大程度地提高燃油效率并减少碰撞4。猜测对自动运输系统进行了实质性转变，已经进行了许多研究，以调查涉及CAV应用程序的挑战和机会5,6,7,8。例如，橡树岭国家实验室9正在开发用于CAVS应用程序的实时移动控制系统（RTMC），其中包括流量数据管理，路线计划，集中式通信和可视化。已经证明，可以使用交通信号阶段和计时（SPAT）信息来提高车辆燃油效率以协调车辆操作10。还已经确定，可以通过解决相关的最佳控制问题4来确定车辆的最佳速度方案。然而，尽管许多研究人员已经证明了使用SPAT信息来优化燃油经济性的潜力，但大多数努力都集中在提高单个车辆的性能并发出信号计时控制11,12。此外，相关作品主要集中于为CAV生成可行的轨迹，同时忽略了以计算效率和保证收敛性来实时执行生成的轨迹。骑士的运动控制系统是安全至关重要的，并严重依赖于车载算法。需要对操作的实时更新，以应对周围环境的动态。尽管已经提出了许多方法来获得轨迹的轨迹，但由于高计算成本，无法保证最佳解决方案，并且无法应付非凸运动限制和动态环境，因此它们的优化方法不适合现实世界实施。13,14。本文将通过开发一种基于凸优化的新型方法来满足这种需求，该方法使用SPAT信息产生速度曲线。具有多项式解决方案时间和全球最佳收敛的优点，凸优化方法对于车载应用非常有前途。这项研究的贡献是三倍。首先，提出的顺序凸编程（SCP）算法解决了非线性和非凸的最佳速度控制问题，并确保收敛性和多项式解决方案时间在解决每个步骤中解决凸的问题时。本文的其余部分如下：第2节对相关工作进行了简要审查。第二，我们利用伪搭配方法与线路搜索和信任区域技术结合使用，从根本上改善了提出的SCP算法，以提高准确性，更好的实时和融合性能。第三，得益于高级计算效率，该提出的方法实现了实时模型预测控制（MPC）框架，并对动态交通环境的即时响应，以避免碰撞和车辆协调。第3节描述了本研究中考虑的系统动力学和最佳控制问题。第4节介绍了一种新方法，该方法确定了在信号走廊中行驶的骑士的最佳车辆速度轮廓。第5节通过模拟结果和比较证明了拟议方法的性能和有效性。第6节总结了本文的工作。
使用诱发干扰深部脑刺激 (eiDBS) 实时控制帕金森病患者的苍白球振荡：该领域的概念验证
需要实时控制基底神经节神经活动的方法来阐明 8-35 Hz（“β 波段”）振荡动力学在帕金森病 (PD) 运动体征表现中的因果作用。在这里，我们表明，由具有精确幅度和时间的电脉冲引起的共振 β 振荡可用于可预测地抑制或放大人类苍白球内节 (GPi) 中的自发 β 波段活动。使用这种称为闭环诱发干扰深部脑刺激 (eiDBS) 的方法，我们可以抑制或放大 PD 患者的频率特定 (16-22 Hz) 神经活动。我们的结果强调了 eiDBS 在表征振荡动力学在 PD 和其他脑部疾病中的作用以及开发个性化神经调节系统方面的实用性。