•未能解决区域漏洞:当前的策略不能确保惯性资源的公平分配,加剧网格部分较弱的风险。•与政策目标不一致的一致性:惯性采购机制和更广泛的可再生能源政策之间缺乏整合会阻碍其有效性。•技术采用的延迟:采用高级技术(如电网形成逆变器)的激励措施不足,已延迟其部署,在电网稳定性方面留下了关键的差距。
无处不在的手指运动追踪使增强现实、体育分析、康复医疗保健等领域的许多激动人心的应用成为可能。虽然使用摄像头的手指运动追踪非常成熟,这很大程度上归功于大量训练数据集的可用性,但是对于为带有惯性测量单元 (IMU) 传感器的可穿戴物联网设备开发强大的机器学习 (ML) 模型来说,训练数据却十分匮乏。为了解决这个问题,本文提出了 ZeroNet,这是一个展示以零训练开销为 IMU 传感器开发 ML 模型的可行性的系统。ZeroNet 从公开的视频中收集训练数据以对 IMU 进行推理。由于传感器-摄像头坐标系、用户身体大小、手势过程中的速度/方向变化、传感器位置变化等差异,视频和 IMU 域之间的数据差异带来了许多挑战。ZeroNet 通过系统地从视频中提取运动数据并将其转换为 IMU 传感器测量的加速度和方向信息来解决这些挑战。此外,还利用数据增强技术在收集的训练数据中创建合成变化,以增强 ML 模型对用户多样性的通用性和鲁棒性。对 10 位用户的评估表明,对于 50 个手指手势的识别,top-1 准确率为 82.4%,top-3 准确率为 94.8%,这表明前景光明。虽然我们只是触及了表面,但我们概述了许多有趣的可能性,可以将这项工作扩展到计算机视觉、机器学习和可穿戴物联网等跨学科领域,从而实现手指运动跟踪的新应用。
无处不在的手指运动追踪使增强现实、体育分析、康复医疗保健等领域的许多激动人心的应用成为可能。虽然使用摄像头的手指运动追踪非常成熟,这很大程度上归功于大量训练数据集的可用性,但是对于为带有惯性测量单元 (IMU) 传感器的可穿戴物联网设备开发强大的机器学习 (ML) 模型来说,训练数据却十分匮乏。为了解决这个问题,本文提出了 ZeroNet,这是一个展示以零训练开销为 IMU 传感器开发 ML 模型的可行性的系统。ZeroNet 从公开的视频中收集训练数据以对 IMU 进行推理。由于传感器-摄像头坐标系、用户身体大小、手势过程中的速度/方向变化、传感器位置变化等差异,视频和 IMU 域之间的数据差异带来了许多挑战。ZeroNet 通过系统地从视频中提取运动数据并将其转换为 IMU 传感器测量的加速度和方向信息来解决这些挑战。此外,还利用数据增强技术在收集的训练数据中创建合成变化,以增强 ML 模型对用户多样性的通用性和鲁棒性。对 10 位用户的评估表明,对于 50 个手指手势的识别,top-1 准确率为 82.4%,top-3 准确率为 94.8%,这表明前景光明。虽然我们只是触及了表面,但我们概述了许多有趣的可能性,可以将这项工作扩展到计算机视觉、机器学习和可穿戴物联网等跨学科领域,从而实现手指运动跟踪的新应用。
现代电力系统正在见证可再生可变发电 (VG) 源的渗透率空前增长。太阳能光伏和风能等转换器接口 VG 的使用率不断提高,同时取代了传统的同步发电机 (SG),这给电网运营商在动态处理频率稳定性和调节方面带来了新的挑战。减少 SG 的数量,同时增加非同步、无惯性的转换器接口 VG,会降低电网的自然惯性,而这对于保持频率稳定性至关重要。为了解决惯性不足的问题,研究人员普遍建议对 VG 源或储能系统实施补充控制策略,以模拟自然惯性(虚拟惯性 (VI))。或者,VG 源可以在其最大功率点以下运行(卸载模式),从而提供备用裕度,在电力电子设备的帮助下,如果发生意外情况,可以快速部署备用裕度,以提供快速频率响应。本文回顾了文献中提出的解决低惯性问题以提高频率稳定性的最新解决方案。此外,它还重点介绍了 VI 大小和位置优化问题的公式化以及解决优化问题所采用的技术。最后,确定了需要进一步研究的文献空白。
厘米级、稳健的 GNSS 辅助惯性后处理,用于无本地参考站的移动测绘 J. J. Hutton a、N. Gopaul a、X. Zhang a、J. Wang a、V. Menon a、D. Rieck b、A. Kipka b、F. Pastor b a Trimble Navigation Limited,85 Leek Cr.,Richmond Hill,Ontario,Canada L4B 3B3 – (jhutton、ngopaul、xzhang、jhwang、vmenon)@applanix.com b Trimble Navigation Limited,Haringstrasse 19,Hohenkirchen-Siegertsbrunn Munich,85635,德国 – (Daniel_Rieck、Adrian_Kipka、Fabian_Pastor)@trimble.com ICWG III/I 关键词:差分GNSS、传感器方向、移动测绘、GNSS 辅助惯性、地理配准、机载测绘、直接地理配准、PPP 摘要:近二十年来,移动测绘系统一直使用全球导航卫星系统 (GNSS) 进行地理配准,以测量位置并使用惯性传感器测量方向。为了实现厘米级的位置精度,使用了一种称为后处理载波相位差分 GNSS (DGNSS) 的技术。为了使此技术有效,到单个参考站的最大距离不应超过 20 公里,而当使用参考站网络时,到最近站的距离不应超过约 70 公里。这种设置本地参考站的需求限制了生产力并增加了成本,尤其是在测绘大面积或长线性特征(例如道路或管道)时。用于从 GNSS 进行高精度定位的 DGNSS 替代技术是
原子干涉法是一种高度精确的惯性传感技术(Kasevich等,1991)。可以通过一系列激光脉冲询问免费的原子波包,可以提取有关加速度和转弯速率的信息,从而计算完整的导航解决方案(位置,速度和态度)。Applications of this technique for accelerometers (Barrett et al., 2014 ), gyroscopes (Gauguet et al., 2009 ; Schubert et al., 2021 ), and complete inertial measurement units (IMUs) (Gebbe et al., 2021 ; Gersemann et al., 2020 ) based on Bose–Einstein condensates are currently under research.惯性导航1小时后的潜在位置精度达到5 m(Jekeli,2005年),这使原子干涉法成为全球导航卫星系统(GNSS)遭受重复环境的高度有希望的技术。
生成风能:风发电设施通过捕获风能,用两到三个螺旋桨像转子上的刀片一样运行,以发电。随着风吹,刀片下风的低压空气形式的口袋。此低压空气然后将刀片拉向刀片,形成升降机并转动转子。升降机的力比阻力或风的力强大。升降机和阻力的组合使转子旋转,从而使轴旋转发电机以产生电力。
摘要——如今,惯性测量单元已广泛应用于多种应用,例如汽车和自动驾驶汽车、无人驾驶飞行器、手机、机器人、人工智能等。尽管如此,最近的文献并没有正确涵盖微电子设备在真实环境条件下运行时的动态计量性能表征和可靠性分析。为了填补这一空白,本文提出了在振动条件下表征惯性测量单元的方法,即通过步进测试振动曲线来测试在不同频率下受到正弦振动的惯性平台的行为。从广为人知的正弦扫描振动曲线开始,制定了一个定制的测试计划,该计划基于正弦刺激随时间的频率递增,以研究惯性平台的频率响应。对一组真实设备的应用证实,所提出的测试可以识别机械应力对频域内微机电传感器计量性能的影响。所开发的测试计划还可用于调查特定频率的正弦振动是否会触发一些通常静止的故障机制。关键词 - 诊断;惯性测量单元;MEMS;测试;振动。
长期情景下的频率稳定性分析、相关解决方案和缓解措施”3 表明,欧洲大陆同步区 (CE SA) 的系统对系统分裂的恢复能力正在逐渐下降。系统分裂可能导致两个分裂子系统完全停电,称为全局严重分裂 (GSS),预计是最危急的情况,因为没有健康的通电系统来支持停电系统的恢复。更新的结果显示,从 2030 年到 2040 年的情景中,两个子系统都超过频率变化率 (RoCoF) 的运行阈值(可能导致完全停电)的理论系统分裂案例数量显着增加。
今天的惯性导航系统(INS)的实现发生在所谓的“皮带降”技术中,其中所有惯性传感器(陀螺仪和加速传感器)都安装在车辆上。过去,这些系统是在所谓的“ gimbal”技术中设计的,其中陀螺仪用于机械地稳定太空中的加速度传感器。在绑带系统中,稳定化是数学上的,因此所有惯性传感器均暴露于整个车辆动力学。由于缺乏机甲鼻子式辅助,在运行中的皮带系统要比Gimball Systems强大得多,但是测量范围,尺度的准确性和传感器的稳健性的要求相应地更高。