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World File Search System控制性能
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。
储能控制性能指标摘要
储能的价值与控制器实现预期目标的能力直接相关。因此，使用一组一致的指标对控制器进行基准测试和比较非常重要。本文档介绍了在提供不同电网服务时评估电池存储控制性能的性能指标。目标是创建一个包含广泛部署的储能应用的动态文档。这份首份出版物包括容量延迟、频率调节和客户账单减少等用例。这确保了透明度和所有利益相关者的认同。所提出的定义和计算方法已通过 EPRI 的储能集成委员会 (ESIC) 的审查。供应商、集成商和其他利益相关者提供了意见，并将作为持续改进这些指标和为其他用例开发新指标的资源。电压支持（通过 Volt/VAR）和主频率响应（通过 Frequency/Watt）等服务包含在 EPRI 智能逆变器的通用功能（EPRI 报告 3002008217，2016 年）、IEEE 1547 和 UL 1741 中，这些服务在同一标准的测试指南中涵盖。它们将包含在本文档的未来版本中。
自治系统的神经架构大小
摘要 - 神经网络（NNS）现在广泛用于自主系统中的感知处理。来自摄像机和激光镜等传感器的数据，在由NNS处理后，构成了自治功能的核心的饲料控制算法。此类NN在图形处理单元（GPU）上实现，现代GPU可以分配到多个虚拟机中，每个机器都实现了单独的NN。给定一个具有多个NN的自主系统，每个NN应该如何尺寸和实施它们的GPU进行最佳分区？在这项工作中，我们研究了多种GPU分区技术，其目的是最佳和安全的系统级控制性能。I. I Tratsuction的进步深度学习技术导致自主系统中神经网络（NNS）的广泛部署。由于其任务关键性，验证驾驶系统通常需要NN组件的高精度。但是，达到最新准确性通常会导致计算和记忆需求增加。尽管努力压缩NNS提高效率（例如，[1]），在官能系统的内在空间，能源和成本限制中满足准确性要求的挑战仍然很大。此外，此类系统的总体性能，包括感应，决策和驱动，不仅受到其NN组件的准确性，而且还受到控制系统对NN输出不确定性的敏感性的影响。这项工作的贡献：我们解决自主系统中NNS的资源分配，以优化安全性和控制性能。，深度估计）。由于NN估计错误的影响在整个系统上都有不同，因此对整体系统性能进行优化需要一种细微的方法来分配NN，优先考虑关键功能，同时为他人分配足够的资源。具体来说，我们专注于用于状态估计的NN（例如由于可以对GPU和现代GPU进行分配，因此分配问题会减少到NN的尺寸和GPU分区。我们提出了三种用于NN尺寸的启发式方法，并表现出与详尽的搜索相比，其综合努力明显少得多。据我们所知，没有先前的工作将自主系统的控制性能与NNS的尺寸或GPU分配有关。相关工作：嵌入式NNS的记忆，计算和能量需求的选择存在广泛的文献。值得注意的策略包括开发较小，更有效的NNS [1]，[2]和实施早期出口
用衣服增强自动驾驶汽车导航...
摘要：这项研究使用与自适应lookahead机制集成的基于衣服的方法为自动驾驶汽车引入了先进的横向控制策略。主要的重点是通过应用Euler螺旋在平稳的曲率过渡中提高侧向稳定性和路径跟踪准确性，从而减少了乘客不适和车辆滚动风险。我们工作的创新方面是基于实时车辆动力学和道路几何形状的LookAhead距离的自适应调整，该距离可确保在不同条件下的最佳路径。准反馈控制算法在每个时间步骤构造了最佳的衣服，从而生成适当的转向输入。铅过滤器补偿了车辆的横向动力学滞后，从而提高了控制响应能力和稳定性。通过使用Trucksim®和Simulink®的全面共同模拟，拟议控制器的效果得到了验证，这表明了各种驾驶场景中横向控制性能的显着改善。未来的方向包括扩展控制器的高速应用程序，并进一步优化以最大程度地减少轨道错误，尤其是对于清晰的车辆。
光伏直流微电网优化潮流控制系统
摘要。功率流控制系统在具有光伏输入的直流微电网中发挥着重要作用，可为负载提供连续电力。由于太阳辐射和温度的波动，光伏模块的输出功率可能会下降，因此必须使用电池和公用电网来减少不良变化的负面影响。然而，需要一种有效的控制策略来确保不间断地向负载单元供电。本文提出了一种基于库仑计数法的充电状态电池功率估计技术的改进能量流控制。通过使用充电状态技术准确估计电池的可用功率，微电网能够确定是否需要在光伏模块的功率输出不足以满足负载需求时切换到电网。所提出的方法还消除了基于直流总线电压水平的方法来对电池进行充电或放电的需要，具有显著减少直流总线电压变化的优点。该方法的仿真结果表明，该方法提供了令人满意的控制性能，满足了负载需求。
关键基础设施持续供电可行性优化引擎评估：预印本
摘要 — 在灾难事件发生频率越来越高的情况下，一个典型的情况是关键基础设施 (CI) 单元由可用的备用电源支持，而电网较弱，可能会间歇性或缺失。这种情况在为 CI 单元提供可靠的电力供应方面具有重大挑战性。在本文中，开发了一种智能优化方案，称为生存力范围 (HoV) 引擎，以保证在一段时间内持续、可靠地为 CI 单元供电。所提出的 HoV 引擎使用混合整数凸规划问题在一段时间内生成本地可用发电源和负载的成本最优组合。开发了一个控制器硬件在环 (CHIL) 平台来评估 HoV 引擎的控制性能。实验结果证实了在电网中断事件后维持 CI 单元生存力的有效性。此外，所提出的 HoV 优化方案比文献中现有的净负载管理方案表现更好。索引词——灾害恢复力、发电调度、负荷管理、微电网、混合整数规划。
一种用于验证小型卫星联合作战的并行测试设施方法
摘要：联合远程实验室允许在场外进行实验。多个实验室的协调可用于同时进行联合空间操作实验。但是，设施之间的通信延迟对于执行足够的实时实验至关重要。本文介绍了一种在两个远程实验室的浮动平台之间进行协调实验的方法。为此建立了两个独立设计的平台，一个在吕勒奥理工大学，另一个在罗马大学。创建了一种基于简单网络时间协议的同步方法，允许测量代理之间的偏移和延迟。两个平台通过互联网上的 UDP/IP 协议交换有关其测量时间和姿势的数据。通过执行模拟操作验证了该方法。还进行了第一次演示实验，展示了实现领导者/追随者协调操作的可能性。模拟和实验的结果显示通信延迟在几十毫秒的数量级上，对控制性能没有显着影响。因此，事实证明，所建议的协议适用于在远程实验室之间实时开展协调实验。
MindGomoku：基于贝叶斯深度学习的在线 P300 BCI 游戏
摘要：脑机接口（BCI）技术除了有助于开发残疾人辅助产品外，还可以成为全民娱乐的一种方式。然而，大多数BCI游戏由于控制性能差或容易引起疲劳而无法广泛推广。本文提出了一款P300脑机接口游戏（MindGomoku），探索一种在实际环境中利用脑电图（EEG）信号进行游戏的可行且自然的方式。这项研究的新颖之处在于在设计BCI游戏和范例时融合了游戏规则和BCI系统的特点。此外，引入了一种简化的贝叶斯卷积神经网络（SBCNN）算法，以在有限的训练样本上实现高精度。为了证明所提算法和系统控制的可靠性，选择了10名受试者参加两次在线控制实验。实验结果表明，所有受试者均成功完成游戏控制，平均准确率为90.7%，并且平均玩MindGomoku超过11分钟。这些发现充分证明了所提系统的稳定性和有效性。该BCI系统不仅为用户（特别是残疾人）提供了一种娱乐形式，还为游戏提供了更多可能性。
整合生成机器学习模型和基于物理的构建能量模拟的模型 /作者= vanfretti，luigi; Laughman，Christopher R。； Chakrabarty，Ankush /creationDate = 2024年10月8日 /主题=机器学习，多物理建模，优化< /div < /div>
建筑模拟工具在设计阶段经常用于尺寸设备并进行基于模拟的研究，以帮助估计年度能源使用或销售。对此类仿真研究的需求，再加上新设计方案（例如建筑电气化）的出现，促使创建基于高级物理的建筑模型。Modelica建筑物库（Wetter，Wangda Zuo，T。S. Nouidui等人等2014）是此类模型中最著名的集合之一，它可以模拟建筑信封和供暖，通风和空调系统的动态行为（Chakrabarty，Maddalena，Qiao等）2021; Zhan，Wichern，Laughman等。2022）。基于Modelica的工具在分析建筑物的性能方面具有明显的好处，因为它们促进了系统控制器设计（Wetter，Ehrlich，Gautier等人。2022）和现实的闭环控制性能（Stoffel，Maier，Kümpel等）2023）。尽管这种基于物理的模型模型可以有效地模拟建筑包膜的能量和传质过程，以及HVAC系统的热流体物理学，但还有其他一些过程会影响HVAC Sys-TEM会影响HVAC Sys-TEM的加热和冷却负载，而这些过程并非由人类而受到人为动作。建筑物乘员会产生并吸收潜在的，明智的和辐射的热量，其Ac-
百叶窗对日光光电控制的影响...
摘要 我们研究了百叶窗（一种常见但光学复杂的开窗系统）如何导致日光照明控制系统的性能不可靠。利用一个全仪表化的全尺寸试验台设施，我们监测了一年中私人办公室中改进的闭环比例光电控制系统的日光照明性能。日光与光电传感器信号的工作平面照度之比以太阳条件和百叶窗角度为特征。该比率的变化会导致实际照度水平周期性不足。安装人员可以使用这种类型的特性来确定在调试期间进行的初始控制调整是否会在大多数日光条件下带来可靠的性能。根据我们对这一具体案例研究的观察，我们谨慎地给出了调试指南。我们量化了该比率变化对控制性能的影响。使用中等增益常数，在一年中的 91% 时间内，监测到的工作平面照度水平不会低于设计设定值的 90%。当出现差异时，日光相关性和测量条件之间的差异是工作平面照度不足的主要原因。此性能不适用于市售的闭环比例系统，因为 1) 典型系统很少在安装时正确调试