多阶段SC的MPC技术通常会根据三种不同的对照档案(集中式,分散和分布式)进行。前两个在(Alessandri等,2011),(Fu等,2014)中进行了讨论,(Fu等,2016),(Mestan等,2016),(Perea-Lopez等,2003)。集中式方法的主要限制是:数值综合性,计算成本,不愿共享信息。分散的方法没有这些弊端,但会导致性能丧失,因为控制剂彼此独立地决定控制措施。因此,兴趣最近集中在分布式MPC(DMPC)(Fu等,2019),(Fu等,2020)(Kohler等,2021)。上述论文并未考虑到库存系统中的不在项目的存在。另一方面,如果未考虑易腐商品的影响,则会观察到供应链系统的严重退化。易腐烂商品库存水平的集中式MPC已在(Hipolito等,2022; Lejarza and Baldea,2020)中进行了研究。这些后一篇论文假定了一个完全已知的恶化因素。然而,在实际情况的压倒性部分中,这种简化的信息无法满足(Chaudary等,2018)。
太阳能是一种广泛使用的可再生能源资源,但其间歇性的性质会影响电源质量,因为它导致频率畸变和电压变化等问题。电池储能系统(BES)用于平滑并解决波动问题。但是,BESS充电水平调节需要一种控制方法,以防止对更大的存储系统的需求,并通过受控的充电/放电来延长其运行寿命。
无人机现在已经在许多应用中变得不可或缺,特别是在摄影或视频创作领域,或者只是在休闲活动中。与此同时,自主空中机器人的形象也在集体想象中传播,因此,无论是在日常生活中还是在更专业的领域中,今天都在这一范围内强烈地看到了许多应用。我们可以特别引用无人机送货上门的反复出现的图像,或者部署机器人舰队在难以进入的环境中进行观察活动。多年来,空中机器人技术的研究一直非常活跃,无论是通过越来越高效的机器人设计,还是通过改进机载算法以实现更大的自主性,技术水平都在不断提高。
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。
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。
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。
神经控制接口是一项独特的全球技术,它彻底改变了控制和信号处理领域。这项技术有助于将人类和计算机联系起来,实现某些患者或人们难以实现的目标。在提议的实验中,脑信号被用来移动自动臂并执行各种任务,例如移动手的任何手指。为了实时为 3D 手臂机器人提供运动,我们获取了基于 10-20 国际系统的 EEG 数据,并使用 OpenBCI Wi-FI、OpenBCI 板将这些信号转发到处理计算机,并使用 OpenBCI GUI 和 Arduino Uno 控制伺服电机。此外,本文还介绍了一种脑电图 (EEG) - 一种帮助残疾人和老年人的智能轮椅控制系统。本文旨在使用脑机接口 (BCI) 耳机控制电动轮椅。这种轮椅可能对因脑脊髓切断而无法使用手或腿的残疾人有益。基本目标是将不同的面部表情与轮椅运动相匹配。该系统由 NeuroSky Mind Wave EEG 传感器线圈组成,该线圈与 Android 配对,并连接到语音中断电路,以防止轮椅意外发生故障或自动移动。脑机接口设计的系统通过实时实验研究进行评估,并应用于男性和女性,通过张开和握紧手进行诱导,验证过程也使用不同的频率和电压进行,实验结果表明该过程将按设计运行,具有极高的精度和高性能。
本文讨论了一种不使用 GPS 信号的垂直飞行器自主着陆的机器学习视觉和非线性控制方法。核心思想涉及自动化海军直升机着陆程序,其中飞行员利用船舶作为远程跟踪的视觉参考,但在最终进近和着陆阶段参考大多数海军舰艇上安装的标准化视觉提示,称为“地平线”。这个想法是使用与机器视觉集成的独特设计的非线性控制器实现的。视觉系统利用基于机器学习的物体检测进行远程船舶跟踪,并利用经典计算机视觉进行物体检测和估计飞机在最终进近和着陆阶段的相对位置和方向。非线性控制器基于视觉系统估计的信息运行,即使在存在不确定性的情况下也表现出强大的跟踪性能。开发的自主船舶着陆系统在配备机载摄像头的四旋翼垂直起降 (VTOL) 无人机 (UAV) 上实施,并在移动甲板上进行了演示,该甲板使用 Stewart 平台和相当于地平线的视觉提示模拟真实的船舶甲板运动。进行了广泛的模拟和飞行测试,以展示甲板运动时的垂直着陆安全性、跟踪能力和着陆准确性
自诞生以来,立方体卫星就成为了太空网络和探索领域最令人兴奋的技术,因为与同类传统卫星相比,立方体卫星的成本和复杂性更低 [1]。这使得太空任务的设计和运行周期成倍加快,也增加了人们对太空领域高风险企业的激励 [2]。这些突破为私有化太空网络时代铺平了道路,例如 SpaceX Starlink 星座 [3]。要充分释放太空网络的潜力,需要更高的数据速率和高度紧凑的设备 [4]。从这个角度来看,太赫兹 (THz) 频段(从 0.1 THz 到 10 THz)是一种巨大的频谱资源,可用于开发可用于下一代立方体卫星的无线技术 [5]。 THz 波段技术非常适合立方体卫星,因为它具有可维持极高数据速率的大型连续带宽,以及 THz 频率的亚毫米波长,这自然会产生高度紧凑的设备 [6]。然而,THz 频率下非常高的路径损耗仍然是电磁 (EM) 频谱这一部分未被充分利用的关键原因。一方面,THz 频率会因与特定频率下的某些气体分子(主要是水蒸气)的共振峰而遭受吸收损耗 [7]。尽管如此,如 [8] 中详细讨论的那样。太空中没有大气介质,因此吸收损耗减少,使 THz 波段成为卫星间通信链路的理想选择。同时,由于低地球轨道 (LEO) 内的大气存在减少,可以通过适当选择避免这些吸收峰的设计频率来减轻上行链路和下行链路期间的吸收损耗。另一方面,THz 频率的波长非常小,导致
图 5 左侧显示了 HR1211 的电流模式部分,右侧显示了通用电源适配器中的组合芯片。该部件实现了具有多次可编程 (MTP) 存储器和非易失性存储器 (NVM) 的数字核心。HR1211 提供标准通用异步接收器发送器 (UART),允许与专用图形用户界面 (GUI) 进行通信。使用此功能,电源设计人员可以选择控制 PFC 和 LLC 级所需的参数。HR1211 中的 PFC 控制器采用获得专利的数字平均电流控制方案来实现混合 CCM/DCM 操作。