在当代工程和科学研究中,自动控制与机器学习之间的相互作用变得越来越重要。本报告探讨了这种关系的两个关键方面:机器学习技术以增强自动控制系统的应用以及使用自动控制原理以改善机器学习算法。首先,我们讨论如何利用机器学习来优化复杂系统中的控制策略,从而对动态环境产生适应性和智能的反应。的技术(例如增强学习和神经网络)是否有能力从数据中学习,从而产生更有效的控制机制,这些机制可以处理不确定性和非线性。其次,我们研究了如何将自动控制原理应用于完善机器学习过程。可以利用诸如反馈控制之类的概念来稳定学习算法,减少过度拟合并确保各种机器学习应用中的收敛性。这种双重视角强调了整合这两个领域而产生的相互利益和协同作用。通过案例研究和示例,我们证明了将机器学习和自动控制相结合,为机器人技术,自主系统和智能技术的进步铺平道路的变革潜力。最终,本报告旨在提供有关研究的未来方向以及合并这两个领域的实际含义的见解。
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无人机和巡飞弹(又称“自杀无人机”)对武装部队构成了重大挑战,最近的冲突就是明证。其中一个例子就是 HESA Shahed 136,这是一种低成本、高耐久性的巡飞弹,具有大载荷能力和精确打击能力。当前针对中短程空中威胁的系统大多依赖于传统的防空系统设计。这些系统是为了摧毁战斗机或直升机而开发的。因此,它们对付作战无人机的性能非常差,而且成本过高。另一方面,提供成本效益高的效应器的枪基系统射程有限,命中率低。最糟糕的情况是一群低成本无人机发动饱和攻击。
摘要。本文描述了自主农业机器人的控制系统,并使用实验室支架和数字环境评估其运营。Agrobot是一种自主的海卡克索恩浆果收集机器人。它会自动找到灌木分支来收获,切割它们并将其存储在盒子中。Agrobot由一个3 DOF(自由度)的笛卡尔移动平台和一个带有6 DOF的现代HH7工业机器人组成。控制系统是专门设计用于实时操作的,使农民能够适应使目标跟踪复杂化的动态环境条件(风,变化的光)。控制系统由两个单独程序运行的两个模块组成。第一个模块是计算机视觉模块(CVM),该模块具有对农作物操作的高级控制。它使用来自摄像头的进料来查找切割点,并发送命令接近,切割,存储和搜索。该模块用Python编写。第二个模块是机器人控制模块(RCM),该模块从CVM接收高级命令并管理现代控制器(HC)的低级控制。RCM将机器人轨迹计算到目标位置,并在并行线程中与CVM和HC通信,并处理错误。作为HC需要时间关键控制,RCM用C + +写入。RCM和CVM正在通过插座通信的一台计算机运行。 由于移动平台硬件处于开发阶段,并且目前尚不可用,因此创建了机器人的数字双胞胎来测试系统在模拟环境中的性能。RCM和CVM正在通过插座通信的一台计算机运行。由于移动平台硬件处于开发阶段,并且目前尚不可用,因此创建了机器人的数字双胞胎来测试系统在模拟环境中的性能。数字双胞胎的输入与实际机器人相同。使用欧拉角是x,y,z位置和方向a,b,c。数字双胞胎可视化是在Unity游戏引擎中开发的。MATLAB机器人工具箱与Levenberg-Marquardt求解器算法一起使用,以计算9 DOF机器人的反向运动学。本文重点介绍了机器人控制模块体系结构和控制系统的测试。
1。神经工程和康复的硕士学位(与UAB)2。生物医学工程学的硕士学位(使用UB)3。自动控制和机器人学的硕士学位4。汽车工程硕士学位5。管理工程硕士学位6。核工程硕士 / Emine 7。< / div>电力系统和驱动器中的主人8。热工程中的硕士 / densys9。< / div>能源工程硕士 /能源InnoEnergy中的MSC计划< / div>
隆德大学自动控制系每年都会开设自动控制 (FRTN40) 项目课程。该课程为高级课程(7.5 ECTS 学分),学生以小团队形式工作以实现共同目标。这些项目通常涉及与工业或其他应用相关的实际估计或控制问题。在本课程中,学生有机会探索他们在以前的控制系统课程中学到的概念的实施方面。在一名教员或博士生的指导下,小组独立制定目标和相关时间计划。后续活动通常涉及建模、控制器设计、实施、文档和验证。学生通过两次反馈研讨会、一次口头陈述、一次演示会议和一份书面报告展示他们的工作。2021 年版课程的报告在此手册中介绍。今年,该群体由 23 名学生组成,以 2-5 人为团队工作。该课程包括 6 个项目;熊猫机器人、Crazyflie 四旋翼飞行器、Slimdog 小车、Bluelining 机器人、脑计算接口和球平衡机器人。每个小组都成功地进行了实时实验,并生成了最终的实验结果,以便赶在 1 月份的演示之前完成。博士生 Martin Gemborn-Nilsson、Julian Salt 和 Zheng Jia 担任该课程的项目顾问,客座教授 Tihomir Zilic 和 Anders Robertsson 也为该课程提供了支持。我们还要感谢我们的研究工程师 Leif Andersson、Anders Blomdell 和 Anders Nilsson,他们在整个项目中一直为各个小组提供支持。最后,我们要感谢 Mika Nishimura 在学生注册和相关事宜上提供的帮助。要了解有关该课程的更多信息,请访问 http://www.control.lth.se/course/FRTN40。
摘要:直接能量沉积 (DED) 需要闭环控制来稳定工艺并提高制造质量。大多数现有的 DED 控制器都需要通过实验进行系统辨识以获得工厂模型或与层相关的自适应控制规则,而此类过程繁琐且耗时。本文提出了一种新颖的数据驱动自适应控制策略,通过熔池尺寸反馈来调整激光电压。开发了一种多任务控制器架构,包含一个自动调节单元,该单元可根据 DED 工艺数据自动优化控制器参数。实验验证表明,受控样品的几何精度和熔池一致性有所改善。所提出的控制器的主要优点是它可以适应具有不同零件形状、材料、刀具路径和工艺参数的 DED 工艺而无需进行调整。即使工艺条件发生变化也不需要进行系统辨识,这减少了最终用户的控制器实施时间和成本。
这项研究提供了新的有效廉价的设计系统,可在所有城市地区道路和高速公路上节省电力耗散。该系统的目的是最大程度地减少高速公路和城市道路上的废物电力。设计的系统取决于两种Arduino电路类型,即主和从。The master Arduino has an ability to detect the day light by light dependent resistor (LDR) sensor and cars movements by pyroelectric infrared (PIR) sensor, according to these conditions, the master will send a signal by XBee module works as transmitter to the following five slaves Arduinos which are waiting for a signal and receive it by XBee module works as receiver to turn ON the lights for 5 minutes then OFF it if there在街上没有汽车运动。系统可以直接安装在高速公路灯上。该系统已经过测试和应用在路灯上,系统可以完美地工作,奴隶对主Arduino信号进行了迅速有效的响应。
摘要:本文对氧化还原液流电池的概念及其自动化和监控进行了文献综述。具体来说,本文重点介绍了全钒氧化还原液流电池,与其他现有的储能技术和方法相比,全钒氧化还原液流电池具有多种优势。本文回顾的主要方面涉及钒氧化还原液流电池的特性、建模、监督和控制。本文介绍了一项研究,其中将氧化还原液流电池置于当前的能源形势下,与其他类型的储能系统进行了比较。此外,本文还介绍了当前研究面临的挑战以及现有的主要装置。本文讨论了近年来提出的主要动态模型以及不同的控制策略和观察器。