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World File Search System控制方法
局部系统不同控制方法的分析...
摘要 — 社区微电网控制策略比较研究是对社区微电网运行的各种管理方法进行对比的分析。该研究的目的是评估各种控制方案的优缺点，并找出提高微电网性能的最佳方法。控制方法包括孤岛模式控制、混合模式控制、并网模式控制，以及结合经济调度和最佳功率流的先进控制策略，这些控制策略通常在研究中进行比较。建立了比较。取决于包括弹性、成本效益、效率、稳定性和可靠性在内的要素。比较研究的结果揭示了特定社区微电网的最佳控制方法，其中考虑到了可用资源、当地能源消耗和其他变量。本综述还强调了使用先进控制系统的优势，这些系统通过控制分布式能源资源 (DER)（例如太阳能光伏、风力涡轮机、储能和传统发电机）之间的复杂相互作用，最大限度地提高能源管理、保持电网稳定性并提高整体系统性能。通过使用先进的方法和电网连接模式管理，可以提高太阳辐射高、风力发电有限的农村地区的能源效率。需求响应减少了对外部电网的依赖和相关费用，同时提高了弹性。定制控制策略对于最大限度地提高社区微电网性能至关重要。其中包括对多种控制系统的讨论，包括分布式控制、电网形成控制、能源管理和优化、频率和电压调节、孤岛运行和需求响应。
一种电池能量分布式VSG控制方法...
随着BESS规模的进一步扩大，分布式发电机（DG）之间会存在区域差异。此外，集中控制的通信网络复杂且成本高。这些限制制约了集中控制的发展。研究人员正在研究分散方法，以实现本地化控制并减少通信负担。何等[9]提出了逆功率因数控制，可以实现同步和功率共享。孙等[10]分析了功率传输特性，提出了一种fP/Q控制，可更广泛地应用于电阻-电容（RC）负载。针对并网模式，提出了一种完全分散的控制方法[11]，该方法使用下垂方案控制来实现模块间的同步。然而，这些分散方法没有考虑到特性和功能，例如提供惯性控制以实现友好的电网连接并实现每个电池模块中的SOC平衡。为了实现这些目标，许多研究人员一直专注于电池特性及其在电网或可再生能源系统中的功能。
基于 Petri 网的柔性制造系统建模、仿真和控制方法
在法律规定的某些条件下，图书馆和档案馆有权提供复印件或其他复制品。这些规定条件之一是，复印件或复制品不得“用于除私人学习、学术或研究以外的任何目的”。如果用户请求复印件或复制品，或随后将其用于超出“合理使用”范围的目的，则该用户可能要承担侵犯版权的责任，
囚禁离子稳健纠缠的量子控制方法
摘要 实现实用量子计算的一个主要障碍是实现可扩展且稳健的高保真纠缠门。为此，量子控制已成为一种必不可少的工具，因为它可以使纠缠相互作用对噪声源具有弹性。然而，考虑到与稳健纠缠相关的工作范围，可能很难为特定需求确定合适的量子控制技术。为此，我们尝试通过提供非详尽的摘要和批判性分析来整合文献。量子控制方法分为两类：将稳健性扩展到 (i) 自旋或 (ii) 运动退相干的方案。我们选择重点研究使用微波和静磁场梯度扩展 σ x ⊗ σ x Mølmer–Sørensen 相互作用。然而，这里讨论的一些技术可能与其他捕获离子架构或物理量子比特实现相关。最后，我们通过结合本文提出的几种量子控制方法，通过实验实现了同时具有对自旋和运动退相干的鲁棒性的概念验证相互作用。
FNIRS信号质量控制方法的机器学习视角
摘要 - 尽管使用近红外光谱（FNIRS）在研究神经系统的功能上有所增加，但FNIRS信号处理并未标准化，并且受经验和手动程序的影响很大。在任何信号处理过程开始时，信号质量控制（SQC）对于防止错误和不可靠的结果至关重要。在FNIRS分析中，SQC当前依赖于将经验阈值应用于手工信号质量指示器（SQIS）。在这项研究中，我们使用了从67位受试者记录的FNIRS信号（n = 1,340）的数据集，并手动将段子集（n = 548）的信号质量标记为研究当前实践的陷阱，同时探索深度学习方法提供的机会。我们表明，SQI在统计上以不良的质量区分信号，但是通过经验阈值识别的识别缺乏灵敏度。另外，基于SQI的手动阈值旧机器学习模型已被证明更准确，并且基于卷积神经网络的端到端方法，能够进一步提高性能。基于机器学习的方法代表了FNIRS的更客观的SQC，并朝着使用完全自动化和标准化程序的使用。
岛状微电网中的虚拟惯性控制方法
摘要：尽管分离的微电网的部署和整合正在获得广泛的支持，但仍在研究高透明源水平下微电网频率的调节。在众多有关频率稳定性的研究中，一种关键方法是基于将额外的循环与虚拟惯性控制整合在一起，旨在模仿传统同步机的行为。在这项调查中，回顾了与岛状微电网中虚拟惯性控制方法有关的最新作品。基于对过去十年来最近论文的上下文分析，我们试图更好地理解为什么某些控制方法适合不同的情况，当前开放的理论和数值挑战，以及哪些控制策略将在接下来的几年中占主导地位。一些审查的方法是系数方法，基于H-实现的方法，基于增强学习的方法，基于实用的方法的方法，基于模糊的基于模糊的方法和模型预测的控制器。
基于AI的高效电气驱动系统的控制方法
基于强化学习的控制器使我们能够根据系统的奖励制定控制策略。在[1]中，特定电动机的奖励函数的定义如图2，其中不同区域是：A - 参考扭矩隔离， - 通量弱化的操作，b-防止电压欠压，C - 通量扩增操作，D - 防止短时间过电流， - 短时间过电流，E-防止当前限制违规，E-电流限制。
障碍物和阵风环境下节能无人机飞行控制方法
摘要：本文介绍了一种节能的无人机（固定翼无人机）控制方法，该方法由三组算法组成：飞行器航线规划、飞行中控制和修正预定飞行轨迹的算法。所有算法都应考虑无人机必须避开的障碍物和无人机作业区域中的风力。基于无人机数学模型、稳定和导航算法以及 Dryden 湍流模型进行了测试，并考虑了无人机推进系统的参数。本文详细描述了如何构建用于规划无人机任务的连接网络。提出了一种确定行动领域中不同点之间实际距离的算法，该算法考虑了障碍物的存在。该算法应基于在六边形网格上确定飞行轨迹的方法。它介绍了基于一组混合整数线性问题 (MILP) 优化算法模型开发的专有无人机路径规划算法。它介绍了无人机控制器如何使用预先准备的飞行路径来监督沿预设路径飞行。它详细介绍了当代无人机的架构，这些架构具有实现自主任务的嵌入式能力，这需要将无人机系统集成到文章中提出的路线规划算法中。特别关注了在有阵风的情况下无人机任务的规划和实施方法，这有助于确定无人机飞行路线以最大限度地降低飞行器的能耗。所开发的模型在基于 ARM 处理器的计算机架构中使用硬件在环 (HIL) 技术进行测试，该技术通常用于控制无人驾驶车辆。所提出的解决方案使用两台计算机：基于实时操作系统 (RTOS) 的 FCC（飞行控制计算机）和基于 Linux 并与机器人操作系统 (ROS) 集成的 MC（任务计算机）。这项工作的一项新贡献是整合了规划和监控方法，以实施旨在最大限度地降低车辆能耗的任务，同时考虑到风力条件。
微型旋翼飞行器姿态控制方法及实现...
摘要。构建了一种基于自然交互行为手势的微型旋翼飞行器控制方法。为了实现通过手势控制微型旋翼飞行器的飞行姿态，通过Leap Motion控制器获取手掌平放姿态数据，通过坐标系变换和姿态角变换将数据转换为不同坐标系之间的旋翼飞行器姿态控制命令，并通过无线传输模块与微型旋翼飞行器进行通信，搭建了微型旋翼飞行器控制系统，实现了对旋翼飞行器的上升、悬停、降落、俯仰等飞行动作的控制。在实际实验中，通过不同的手势实现了对微型旋翼飞行器的飞行姿态控制。通过手势控制微型旋翼飞行器更符合自然交互的特点，是人机交互的一种延伸。
基于动态规划的蓄热级联热泵系统最优控制方法
摘要 住宅供暖和制冷行业日益电气化，主要使用电动热泵 (HP) 与热能/电能存储系统相结合。虽然这些发展有助于增加该行业中可再生和低碳能源的份额，但要充分利用该技术的潜力，需要对这些系统进行智能控制，以考虑未来预测的可再生能源可用性和相应的 HP 系统性能。然而，以适合智能控制的方式对具有复杂内部动态的系统进行建模具有挑战性。模型需要足够复杂才能准确捕捉系统的非线性和复杂性，同时又要足够快，以便在合适的计算时间内彻底搜索解空间。动态规划 (DP) 是一种很有前途的智能控制方法，因为它结合了使用复杂非线性模型的能力，同时是一种穷举搜索算法，保证找到全局最优值。本文介绍了一个创新的建模框架，该框架包含 HP 变电站主要组件（即 HP 和热能存储 - TES）的降阶模型 (ROM)，以适合在 DP 中使用的方式进行阐述；这些模型包括影响系统性能的重大物理操作约束（例如，HP 压缩机变速、非线性性能系数 - COP - 依赖于室外和配送温度），同时最大限度地减少优化器需要处理的状态变量数量（即 TES 温度、HP 热容量和电容量）。在应用于示例 HP 系统时，我们的系统模型与用作参考基础事实的详细 TRNSYS 对应模型相比表现出色。该系统通过动态规划优化方法实现了显着的成本节约，与传统的基于规则的控制相比，功耗降低了 13%。