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基于脉冲充电的智能电池管理系统
电动汽车（EV）现在是汽车行业的重要组成部分，其主要原因是：减少对石油的依赖和减少空气污染，这有助于我们为环保环境的发展做出贡献。电动汽车购买者检查整体车辆里程，充电时间，每次充电后车辆里程，充电/放电安全性，寿命，充电率，能力和温度升高。提出了一种新的改进的脉冲充电技术，其中使用比例积分（PID）控制动作和神经网络充电电池。使用PID控制器来开发此设计中的充电单元。馈电神经网络用于确定PID控制参数的值。电池管理系统（BMS）确保该设计的电池充电系统有效地为电池充电所需的时间更少。该系统是使用MATLAB/SIMULINK构建的。
数字孪生开发的模型建议：精油...
• 简介：数字孪生正成为增强全球工业流程的有力工具。本文提出了一种创建工业流程数字孪生的模型，以蒸汽蒸馏工艺提取精油为例。• 案例描述：建议使用灰盒建模，将基于机器学习的模型与物理建模相结合以改进流程。使用实时模拟和混合控制策略，结合强化学习和比例积分微分控制，重点关注产量提高和优化。建议使用计算机视觉和人工智能增强功能。• 讨论和评估：数字孪生与人工智能相结合，可以为企业应对决策挑战提供巨大帮助。此外，还阐明了人工智能可以为该过程带来的一些好处。还讨论了计算机视觉方法。• 结论：阐述了一种创建方法，以支持未来数字孪生在工业过程中的其他应用。为了将其应用于不同的过程，必须证明其泛化能力。
4M25-最终报告系统标识和基于模型的...
已经开发了一个简单的软操作器 - 一种仅在其底部致动的连续软杆，以探索这些模型。系统标识首先是使用全部信息，然后使用有限的信息来得出操纵器的动力学。然后，通过基于模型的RL对控制器进行训练，目的是将Ma-Nipulator保持在直立位置。这种方法通过通过学习动力学生成模拟数据来规避收集数据以进行无模型增强学习的效率低下。的目标是，通过对模拟动态进行训练，增强能够比实时培训更快，从而提高数据效率。比较了无模型和基于模型的方法以测试这一点。然后，还将增强学习与传统线性季节调节器（LQR）控制和比例积分衍生物（PID）控制的功效进行比较。作为外部影响和训练，有Pilco（（Deisenroth＆Rasmussen，2011）），这是一种基于Gaussian过程的控制学习计划，用于系统识别和策略搜索试验之间的控制。
无人机控制系统分析、数学模型及仿真试验
稳定无人驾驶飞行器 UAV 的天花板是确保其在自主模式下安全运行的关键问题。对于垂直起降的无人机，它允许稳定悬停并系统地执行委托给它的进一步任务以及自主起飞和降落。同时，确保无人机的稳定悬停是一件困难的事情，因为从控制理论的角度来看，这个过程具有非线性特征。增加问题复杂性的另一个因素是，在大多数实际解决方案中，由于成本低廉，该类飞机的天花板稳定是借助超声波传感器进行的。反过来，这些传感器提供的测量分辨率相对较低（约 1 厘米），采样频率为 20 Hz，操作范围从顶部到 - 约 7 米 - 以及从底部到 - 约 0.35 米。因此，不可能准确地确定天花板，更不用说由于分辨率低 - 爬升速度。确定爬升速度的问题似乎是关键，这主要是由于结构解决方案的关键，关键重要性在于PID控制器（比例积分微分）调节范围内控制误差的推导准确性[1]，[2]，[3]。
通过 SISO 控制回路和总能量控制对飞机控制进行评估
总能量控制系统 (TECS) 已被提议作为一种替代控制概念，用于跟踪纵向飞行中的高度和速度。在 TECS 中，总能量（即动能和势能的总和）以及这两种能量形式之间的分配受到控制。油门和升降舵输入的组合通过提高设计的模型独立性并在公式中考虑高度和速度动力学之间的飞行机械耦合，克服了传统比例积分 (PI) 控制器的一些局限性。本文的目的是对两种控制方法进行比较，重点是跟踪精度、干扰抑制和瞬态响应。为此，使用 Vitesse 模型飞机作为试验台评估了一个案例研究。给出了使用两种控制方法的 Vitesse 闭环数值模型的仿真结果。Vitesse 的数值模型是使用 OpenVSP 和 VSPAero 生成的。为了找到两种控制方法的控制增益，对 PI 和 TECS 控制架构应用了相同的设计标准。结果表明，两种控制系统都能达到设计要求。速度和高度跟踪令人满意。但是，TECS 能够以较低的超调和较低的控制活动跟踪参考值。
基于新型数字信号处理技术的应用...
传统的电子信息工程数字信号处理技术存在数据冗余、数据利用率低等问题。针对这些问题，本文提出了一种基于分布式云计算的电子信息工程数字信号处理新技术。从常规数字信号的数据采集、数据分析、数据分类、数据挖掘、有效信息存储等环节出发，通过依靠分布式云计算方法和智能梯度跟踪算法实现数字信号的高效处理，采用比例积分微分（PID）控制策略来评价数字信号处理技术中各个环节的智能程度。该方法可实现数字信号处理过程中数据采集和存储的自适应调控，实现多样化分析和智能匹配。通过分布式云计算实现对系统存储模块的快速控制，使数据库提高工作效率，降低系统在数据运算过程中的功耗成本，提高数字信号处理的效率。实验结果表明，基于分布式云计算和智能梯度跟踪算法的数字信号处理系统具有计算效率高、精度高、稳定性好的优点。© 2021 Elsevier B.V. 保留所有权利。
用于光伏能源系统电池管理的高木关野模糊控制器的设计和实时数字模拟器实现
本文介绍了一种光伏 (PV) 储能系统的综合设计和控制策略。该系统由一个 2kW 光伏系统、两个转换器电路、一个 6 欧姆的电阻负载和一个集成直流总线的锂离子电池存储组成，为电阻负载提供恒定功率。该方案提供了两种转换器拓扑，一种是升压转换器，另一种是 DC/DC 双向转换器。升压转换器直接串联连接到 PV 阵列，而双向 DC/DC 转换器 (BDC) 连接到电池。升压转换器用于调节 PV 阵列的最大功率点跟踪 (MPPT)。双向控制器的闭环控制采用 Takagi-Sugeno 模糊 (TS-Fuzzy) 控制器来实现，以调节电池充电和放电功率流。所提出的方案提供了良好的直流总线电压稳定性。给出了所提出的控制方案在 MATLAB/Simulink 下的仿真结果，并与比例积分 (PI) 控制器进行了比较。在实时数字模拟器（RTDS）上验证了MATLAB获得的仿真结果。
采用模糊逻辑控制器的高渗透风力储能系统的风潮流和网络频率的动态稳定性
摘要：近年来，由于人们对气候变化的担忧，发电和配电系统技术发生了重大变化。因此，预计在不久的将来，大规模发电、输电和配电将出现混乱。这是因为可再生能源 (RES) 产生的能源的传输和分配难以控制，这是由于这些能源的不稳定性及其能源的间歇性造成的。因此，由于 RES 的高渗透率影响，保持风力发电流的动态稳定性和控制网络频率变得更具挑战性。本文提出了一种使用功率共享方法的风力储能系统控制算法，以保持风力发电流的动态稳定性和电网频率的控制。为了保持网络稳定性，安装了储能系统 (电池) 来存储多余的风力，而不会将其投入二次/卸载负载 (SL)，并最大限度地减少风力涡轮机发电的功率损失。结果表明，与比例积分微分 (PID) 控制器相比，使用模糊逻辑 (FL) 控制器可以显著降低风能流的暂态时间和频率的波动率。
使用 PID 的实时直流电机位置控制...
摘要 — 直流 (DC) 电机是控制工程应用中最常用的电机，因为它们结构简单、易于控制且性能优异。这些电机应得到很好的控制以执行所需的任务。本研究使用 LabVIEW 进行位置控制系统，重点研究直流电机的功能应用。该控制系统使用一个闭环实时控制系统，该系统在电机轴上附加了一个 298 编码器，为比例积分微分 (PID) 控制器提供反馈位置信号。PID 以最小的误差将直流电机的位置控制在所需位置。PID 控制器在 LabVIEW 软件中实现，该软件通过 Arduino 板将控制信号发送到实时直流电机。此外，还开发了 LabVIEW 软件来显示电机位置随时间的输出响应，以便于观察系统的性能。PID 控制器增益是基于试错法获得的。在这些控制器参数下，系统已在跟踪信号的不同位置和干扰抑制下进行了测试。最后，结果表明，设计的控制器具有良好的性能特性，可保持电机的所需位置。
基于最优人工智能的调节控制器在一类嵌入式非线性电力系统中的应用
本文研究了蝙蝠启发算法 (BIA) 的实施，作为一种优化技术，以找到两类控制器的最佳参数。第一种是经典的比例-积分-微分 (PID)。第二种是混合分数阶和大脑情感智能控制器。这两个控制器分别用于具有三个物理嵌入非线性的单区域电力系统的负载频率控制。第一个非线性代表发电速率约束 (GRC)。第二个是由于调速器死区 (GDB)。最后一个是由于调速器-涡轮机链路、热力学过程和通信通道施加的时间延迟。这些非线性已嵌入到所研究系统的仿真模型中。已应用 Matlab/Simulink 软件来获得应用两类控制器的结果，这些控制器已使用 BIA 进行了最佳调整。已选择平方误差积分 (ISE) 标准作为目标函数的元素，以及百分比超调量和稳定时间，以实现两个控制器的最佳调节技术。仿真结果表明，当使用混合分数阶和大脑情感智能控制器时，它比传统的比例积分微分 (PID) 控制器提供更好的响应和性能指标。