控制系统,特别是闭环控制系统 (CLCS),如今经常用于生产机器、车辆和机器人。需要 CLCS 以非常高的精度实时主动地将过程的实际值与给定的参考值或设定值对齐。然而,人工智能 (AI) 并未用于建模、设计、优化和调整 CLCS。本文将重点介绍潜在的基于 AI 的控制系统设计和设计程序,为控制系统工程领域带来新的机遇和研究方向。因此,本文说明了 CLCS 标准框图中的哪些构建块可以用 AI(即人工神经网络 (ANN))替换。考虑到实时包含和功能安全的流程,讨论了基于 AI 的控制器块是否可以满足这些需求。论文最后讨论了基于 AI 的 CLCS 设计的优缺点,并给出了在控制系统工程领域引入 AI 的可能研究方向。
• 实施监控以表征熔池的热稳定性和几何稳定性、熔珠的形态以及零件内的热梯度和制造过程中零件的变形。 • 优化测量数据的处理:将数据压缩为可靠、有效的残留状态指标(局部热稳定性、熔池形态稳定性、层高或焊道形状的稳定性);减少数据处理时间;合并来自不同来源的数据;研究闭环数据使用中的不确定性的传播。 • 根据不同标准对解决方案的效率进行评估:精度(准确度、保真度)、空间分辨率、采集和处理时间与在线使用的兼容性、残余状态指标对过程偏差的敏感性、实施的简易性。
脑机接口 (BMI) 有望恢复瘫痪患者的运动和交流能力,最终使人脑与外部设备无缝交互,为新一波医疗和消费技术铺平道路。然而,神经活动会随着时间的推移而适应和变化,这对可靠的 BMI 实施提出了巨大挑战。现在,动物研究中的大规模记录使我们能够研究行为信息在多个大脑区域中的分布情况,而最先进的接口现在将大脑模型作为反馈控制器。正在进行的研究旨在了解神经可塑性对 BMI 的影响,并找到利用学习同时适应神经代码意外变化的方法。我们回顾了实验和临床 BMI 研究的现状,重点关注我们对神经代码的了解、优化闭环控制解码器的方法以及解决神经可塑性的新兴策略。
• 3 种不同的驾驶舱 F35/Typhoon/Hawk • 开环和闭环控制 • 精确的地形测绘 • 战斗机动/合并进入 • 推/拉效果 • 让你感到恶心
精确的空间、时间和/或光谱控制对于为科学家提供用于解答研究问题的尖端工具至关重要。Polygon 的图案化照明提供无与伦比的单光子照明亚细胞分辨率控制,可集成到所有商用显微镜中。还提供图案生成的闭环控制。
作为中央硬件,SIMOTION D 使用 SIMOTION D4xx 作为控制单元,由 SIMOTION 运行模块和 SINAMICS 固件组成。控制单元使用带有各种 SINAMICS S120 驱动模块(线路和电机模块)的 SINAMICS Integrated 驱动器对轴组件进行开环和闭环控制。此外,还可以通过 DRIVE-CLiQ 连接一系列其他 SINAMICS 120 组件,例如 SMC 编码器系统或终端模块。同样,可以通过 PROFIBUS 使用分布式 I/O 扩展功能。
同时记录的数十个神经元的活动可用于控制机械臂或计算机屏幕上光标的运动。这种运动神经假体技术激发了人们对推断运动意图的算法的兴趣。这些算法中最简单的是群体向量算法 (PVA),其中每个细胞的活动用于加权指向该神经元首选方向的向量。离线时,可以证明更复杂的算法(例如最佳线性估计器 (OLE))可以大大提高重建手部运动的准确性,优于 PVA。我们称之为开环性能。相反,这种性能差异可能不存在于闭环在线控制中。开环和闭环控制之间的明显差异是适应当时使用的解码器的具体情况的能力。为了预测算法在闭环控制中可能产生的性能提升,有必要建立一个模型来捕捉这种适应过程的各个方面。这里我们提出了一个用于对 PVA 和 OLE 的闭环性能进行建模的框架。通过模拟和实验,我们表明 (1) 某些解码器的性能增益可能远低于离线结果的预测,(2) 受试者能够补偿解码器中某些类型的偏差,以及 (3) 必须小心确保估计误差不会降低理论上最佳解码器的性能。© 2009 Elsevier Ltd. 保留所有权利。
零用于日常操作的现场工作人员Aerostat Autopilot软件套件包括:自动调度控制(ADC)•基于人工智能的决策引擎•确定GO/NO-GO决策,目标高度/态度,有效负载操作状态等。•系统诊断,外部天气数据和任务目标AI飞行总监的输入•实时,闭环控制Aerostat系统•管理无机操作•合并智能诊断以最大化正常运行时间低级控制器•管理闭环的单个执行器•完成AI Flight Direction Direption Direption Direption Direption Direption Director