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使用在线TS模糊...
复杂非线性系统（例如自动驾驶汽车）的控制通常需要可能无法使用或不准确的模型。在本文中，基于数据驱动的方法，用于学习非线性系统的数据驱动方法，以学习学习takagi – Sugeno（TS）模型，提出了一种新型的数据驱动模型预测控制（MPC）框架。为了解决数据TS建模，我们使用了不断发展的TS模糊椭圆形信息颗粒（TS-EEEFIG）方法来获得多型表示形式以及一组成员函数，这些功能允许使用有效的线性控制工具来处理复杂的非线性系统。，采用公式的方法用于赛车的自主驾驶控制问题。拟议的控件使用外部轨迹规划师提供的参考文献，在赛车模式下提供高驾驶性能。基于1/10比例RC汽车的高保真车辆模型，在模拟的赛车环境中验证了控制估计方案，以显示拟议方法的潜力。
CISLUNAR轨迹维护的生命和操纵检测模式
对Cislunar操作的兴趣增加需要将太空域的意识能力扩展到地球的地球范围内。成功的太空领域意识需要对空间对象行为的知识和分类。此信息可以用作未来和当前任务计划的决策工具。通过发展描述性生活模式来获取空间对象行为的信息的方法。生活的描述模式从空间对象建立了一组预期的动作或运动。这项研究开发了生活的描述性电气化模式，用于在Earth-moon系统中L1和L2 Lagrange点附近重复自然轨迹。a L 2最佳模型预测控制和冲动控制器被实现，以在高层象征的模型中维护所需的轨迹。证明了基于最佳控制的估计器可检测电气维持操作，并实现了一级支持向量分类器，以确定空间对象相对于既定的固定存储模式的空间对象的异常行为。
增强弹性的动态配电系统恢复策略：预印本
摘要 — 在电力配电系统中，分布式能源 (DER) 可充当可控电源，并支持公用事业运营商在极端天气事件（如飓风、地震、野火）后最大限度地减少停电，从而有助于增强电网的恢复能力。同时，极端事件的影响和 DER 的能力是动态的，难以预测。因此，所需的配电系统恢复策略应该能够根据实时故障/扰动信息和 DER 的可用性进行发展。在本文中，我们提出了一种新的动态配电系统恢复策略，以增强系统对潜在危险的恢复能力。开发了一种有效的重构算法来消除整数变量的使用，从而减轻计算负担。实施模型预测控制以根据更新的故障信息和 DER 预测来调整系统拓扑和 DER 操作设定值。通过IEEE 123节点测试系统验证了所提出的恢复模型在增强配电系统弹性方面的有效性。仿真结果还验证了所提出的恢复模型可以缓解意外事件的发生和DER的波动。
使用快速嵌入式模型预测性机器人导航
摘要 - 预测计划是机器人有效，安全地浏览填充环境的关键能力。在密集拥挤的场景中具有不确定的人类运动预测，预测路径计划和控制可能会变得昂贵，因为维度的诅咒，实时计算。目的是在共享环境中实现积极主动和清晰的机器人运动，在本文中，我们提出了人类MPC，这是一种用于Hu Man Motion的计算有效算法，使用快速嵌入式M odel P Redictive c Ontrol进行了Ware n Vaine N。该方法由一种新型的模型预测控制（MPC）公式组成，该公式利用基于顺序二次编程实时迭代方案的快速状态优化后端，同时还提供可行性监视。我们的实验，在模拟和完全集成的基于ROS的平台上，表明该方法通过快速计算时间实现了出色的可扩展性，而不会惩罚所得的回避行为的路径质量和效率。
MPC计划安全和可信赖的机器人动议
摘要 - 安全人类机器人相互作用（HRI）的策略，例如已建立的安全运动单元，为生物力学上安全的机器人运动提供了速度缩放。此外，值得信赖的HRI需要基于心理的安全方法。此类方案可以非常保守，并且在机器人运动计划中应效率地符合此类安全方法。在这项研究中，我们通过模型预测控制机器人运动计划器提高了先前引入的基于心理安全性的安全性方法的效率，该方法同时调整了笛卡尔路径和速度，以最大程度地减少到目标姿势的距离。下属实时运动发生器通过整合安全运动单元来确保人体安全。我们的运动计划者通过两个实验验证。同时调整路径和速度可以实现高度时间的机器人运动，同时考虑了人类的身体和心理安全。与直接路径速度缩放方法相比，我们的计划者可以实现28％的运动执行。
在不同温度下的圆柱锂离子细胞的最佳快速充电策略
摘要：确保效率和安全性在制定锂电池的充电策略时至关重要。本文介绍了一种新型方法，以优化圆柱形锂离子NMC 3AH细胞的快速充电，从而提高了它们的充电效率和热安全性。使用模型预测控制（MPC），本研究提出了一种成本函数，该成本函数估算了锂离子电池的热安全边界，强调了在不同温度下温度梯度与电荷状态（SOC）之间的关系。充电控制框架将等效电路模型（ECM）与最小电热方程相结合，以估算电池状态和温度。的优化结果表明，在环境温度下，最佳充电允许细胞的温度在安全的操作范围内自我调节，与典型的快速充电协议（高电流轮廓）相比，仅需要一分钟才能达到80％的SOC。通过数值模拟和来自NMC 3AH圆柱形细胞的实际实验数据验证表明，简单的方法在充电过程中遵守电池的电气和热限制。
人工智能让codesys plc实现自我学习
传统系统基于一次性输入的静态参数。这些参数可以随时更改，但只能手动更改。WICKIE M 基于自学习 plc。相关数据通过传感器记录。然后，ki 算法根据记录的数据计算预测，并根据该预测控制执行器。这里的决定性因素是所有相关参数都通过 WICKIE M 相互通信和交互。 WICKIE M 可以通过建筑总线系统与空调、遮阳、灯光和房间内人员互动，在楼宇自动化中节省高达 25% 的能源。仅根据房间使用预测在必要时控制执行器。确保与房间内实际人员同步。以前的时间控制总是必须适应使用的变化 - WICKIE M 可以自我调整，并且还可以从单个房间控制扩展到完整的能源管理。WICKIE M 的智能基于使用神经网络的时间序列预测。lstm 技术（长短期记忆）使该神经网络非常强大。机器学习算法将记录的数据收集到数据库中，识别数据中的模式，不断更新计算模型并生成预测。
基于预测控制的能源管理系统文献评估RES集成
摘要：在过去的几十年中，电力行业是针对日益严重的气候变化和化石燃料价格上涨而发展的。使用可再生能源（RES）的用法是解决这些问题的一种补救措施。RES在现有生成系统中的渗透增加增加了对智能能源管理系统（EMS）的需求，因此该系统可以在任何可能的情况下运行。包括教育部门在内的许多社会部门都在努力实现这种可持续能源体系的重要性。本文回顾了选择有效的控制技术的过程，用于使用增强的模型预测控制（MPC）的EMS框架来满足不同RES的连续功率流量。此EMS是一个软件平台，可提供基本的支持服务和应用程序，以提供有效运行电气生成和传输设施所需的功能，以确保以最低成本的最低成本确保能源供应的足够安全。可以通过动态增强的MPC来实现具有技术目标的集中式EMS。
纳米电网试验台中的太阳能平滑
摘要 — 太阳能的高渗透率给配电系统的运行带来了新的挑战。考虑到由于云层覆盖的变化导致太阳能输出的高度波动性，保持功率平衡并在爬坡率限制内运行可能是一个问题。通过在配备灵活资源（如电动汽车和电池存储系统）的各个站点平滑太阳能输出，可以为电网带来巨大好处。本文提出了几种太阳能平滑应用方法，利用位于佛罗里达州一家公用事业公司的“纳米电网”试验台中的电池存储和电动汽车充电控制。控制算法侧重于实时应用和基于预测的预测控制。然后使用来自纳米电网站点的实际数据比较太阳能平滑模型，以展示所提出模型的有效性并比较它们的结果。此外，控制方法应用于奥兰多公用事业委员会 (OUC) 纳米电网以确认模拟结果。索引术语 — 太阳能平滑、光伏预测、爬坡率、电池
可再生能源和电动汽车高度普及的电网机会约束能源管理系统
摘要 —本文提出了一种用于大规模整合电动汽车 (EV) 和可再生能源的电网的两阶段能源管理系统 (EMS)。第一阶段的经济调度分别确定插电式和电池更换模式下电动汽车充电站和电池更换站 (BSS) 的最优运行点。此阶段提出的随机模型预测控制 (SMPC) 问题通过机会约束优化公式来表征，该公式可以有效地捕捉系统和预测的不确定性。采用分布式算法——交替方向乘子法 (ADMM)，通过并行计算加速优化计算。第二阶段旨在协调电动汽车充电机制，使其持续遵循第一阶段的解决方案，即目标运行点，并满足通过高级计量基础设施 (AMI) 捕获的电动汽车客户的充电需求。所提出的解决方案为大规模集中式电网提供了一种整体控制策略，其中聚合的各个参数是可预测的，并且系统动态不会在短时间间隔内发生急剧变化。