XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System预测控制
非线性MPC设计用于增量ISS系统，并应用于GRU网络✩
本简介介绍了非线性模型预测控制（NMPC）策略的设计，以增量输入到状态稳定（ISS）系统。特别是设计了一种新颖的公式，这不必繁重的终端成分计算，而是依赖于最低预测范围的明确定义，以确保闭环稳定性。设计的方法特别适合通过复发性神经网络（RNN）学习的系统，该系统以增强的建模功能而闻名，并且可以通过简单的代数条件来研究增量ISS的属性。该方法应用于封闭式复发单元（GRU）网络，还提供了设计具有收敛保证的量身定制状态观察者的方法。在基准系统上测试了最终的控制体系结构，以证明其良好的控制性能和有效的适用性。©2023 Elsevier Ltd.保留所有权利。
会议日程 第一天 星期二
#229“用于能源生产和储存的纳米设备的可视化和模拟工具”，Ahmed S. Khan #57“多节点微电网能源管理框架的最佳模型预测控制权重选择”，Dimitrios Trigkas、Alexios-Spyridon Kyriakides、Aristeidis Stoikos、Georgios Gravanis、Spyridon Voutetakis、Simira Papadopoulou #102“用于生物精炼应用的微藻节能过滤的多个湍流喷射的配置和相互作用”，Kim, Donghyun #238“储能电池的进步：技术、创新和未来前景”，Alaboodi, Abdulaziz, Mahroogi Faisal #76“在传统汽油内燃机中使用替代燃料（甲醇和乙醇）的数值建模”，Sheykhi, mohammad;戴米-达什特巴亚兹, 马赫迪
使用 MPC 限制战斗机机动 - DiVA
实现这一目标的一种方法是所谓的预测调节，该方法已成功应用于流程工业等领域。预测控制在实践中是指计算机试图预测（预测）飞机未来的运动，并据此找到最佳的控制命令，从而在不超出任何限制的情况下，最大程度地遵循飞行员的意愿。这是通过制定数学优化问题来完成的，您希望最小化飞行员的愿望与飞机未来行为的预测之间的差异。此优化问题的次要条件是飞机的动力学以及系统中可能存在的所有限制。一旦有新的测量数据可用，飞机的控制计算机就会解决这个优化问题，即每秒多次。这些优化问题很复杂，需要大量的计算能力。因此，一个巨大的挑战是让这些变得更简单并且更适合航空业。
基于机器学习的燃烧控制
项目描述：《加拿大净零排放责任法》针对2050年全球相似的承诺到2050年的净零温室气体（GHG）排放。在短期内，重型内燃机（ICE）的排放量可以减少或消除零碳燃料（例如氢 /氨），可以减少或消除货运行业中发电的发电。一种解决方案是实施高级燃烧和最佳控制策略，以实现冰的最佳性能和寿命。模型预测控制（MPC）是处理这些高度约束非线性系统的最有希望的控制策略之一。该研究将集中于模型和控制器的机器学习（ML），以发现最先进的控制方法，以优化移动应用程序中的能量转换。学生将有机会在艾伯塔大学（University of Alberta）逗留期间获得机器学习，MPC和实验引擎测试的经验。
有源配电系统电压调节中的储能模型预测调度
摘要 — 在本文中，提出了一个模型预测调度框架，利用储能系统 (ESS) 来调节配电系统的电压。目标是利用 ESS 资源协助调节电压，同时减少有载分接开关 (OLTC)、电容器组等传统设备的使用率。所提出的框架是两阶段解决方案的一部分，其中次级层根据 1 小时的发电和负载预测每 5 分钟计算一次 ESS 调度，而主层将处理实时不确定性。在本文中，制定了调度 ESS 的次级层。仿真结果表明，通过提供有功和无功支持来调度 ESS 可以最大限度地减少配电网中的 OLTC 移动，从而延长传统机械设备的使用寿命。索引词 — 有源配电网、分布式能源、储能、模型预测控制、电压调节。
基于MPC的能源管理系统，用于PVS的托管能力和EV的客户负载，在独立的微电网中
摘要：本文通过考虑基于模型的预测控制（MPC）的能量能源管理系统，介绍了具有储能系统（ESS）的独立微电网（MG）中光伏能力（PVS）和电动汽车（EV）的改善。该系统被以MG的形式配置，包括PVS，ESS，A柴油发电机（DG）和带有EV的多个负载。DG受控以额定功率运行，MPC算法用于独立毫克，该毫克为带有电动汽车的多个负载提供了所需的能量。可以通过ESS扩展到微电网的末端节点，将EV和PV的载荷能力扩展。在这种情况下，PVS和负载可以超过柴油机的容量，并且进料器中的每个总线都符合网格所需的电压范围。数值模拟证明了所提出的算法解决托管能力的效率。
在基于视觉的端到端驾驶政策中学习稳定性的关注
今天的端到端学习系统可以学会从感知中明确推断控制。很难保证这些系统的稳定性和鲁棒性，因为它们通常是针对非结构化，高维且复杂的观察空间的（例如，来自像素输入流的自动驾驶）。我们建议利用控制控制的Lyapunov功能（CLFS）为基于端到端视觉的策略配备具有稳定性的策略，并在CLFS（ATT-CLF）中引入稳定性注意力，以解决环境变化并提高学习灵活性。我们还提出了一种不确定性传播技术，该技术被紧密整合到ATT-CLF中。我们通过与经典的CLF，模型预测控制以及在光真实的模拟器和实际的全尺度自动驾驶汽车中进行比较，证明了ATT-CLF的有效性。关键字：端到端学习，稳定性，自主驾驶
多代理海事交通模拟器
此模拟器旨在支持有关海上交通管理的集中式游戏理论算法的研究。它支持任意数量的船舶和土地质量进口。容器被建模为运动的运动，其运动受运动方程式和土地质量为基础，是多个形状的文件。在模拟器中，每艘船都可以使用奖励Oracle，该奖励是通过考虑碰撞和接地的风险，遵守交通规则和运营效率的水平来评估代理商的策略。游戏理论模型预测控制，然后同时为每个流量参与者生成最佳轨迹。船只参与重复的竞争聚机游戏，其平衡解决方案是一系列航路点，旨在由船只交通服务服务作为导航决策支持。我们传达了在Netlogo中实施的代理和功能的建模原理，并介绍了整体模拟器结构和范围。
一种非线性模型预测控制策略，用于秤车的自主赛车
摘要 - 本文介绍了旨在控制用于自主赛车竞赛的小型汽车模型的非线性模型预测控制（NMPC）策略。拟议的控制策略涉及将车辆时间最小化，同时将车辆保持在轨道边界范围内。优化问题考虑了车辆的致动极限以及作用于Pacejka魔法公式和简单传动系统模型的汽车上的侧面和纵向力。此外，该方法允许在静态障碍物填充的轨道上安全地竞争，从而产生无冲突的轨迹并跟踪它们，同时增强膝盖正时性能。使用F1/10模拟器的凉亭模拟展示了拟议的控制策略的可行性和有效性。该代码作为开源释放，使得可以复制获得的结果。索引术语 - 非线性模型预测性控制，Au au sopos Racing，F1/10模拟器，自动驾驶汽车导航。
风力涡轮机的最大功率点跟踪控制
在风能转换系统 (WECS) 中，电能质量和能量转换效率是控制算法的关键目标。这两点是自相矛盾的，很难权衡，因为提高转换效率也可能会增加输出信号的不稳定性。在当前的工作中，我们提交了一种风力涡轮机控制方案，以确保稳定电力并实现基于电池的变速 PMGS 系统中的可变负载请求。在提交的方案中，模型预测控制 (MPC) 与模糊逻辑相结合，以实现这两种不同方法的优势。建议的控制器可以提高风力涡轮机的功率可靠性性能。根据获得的结果，所提出的拓扑克服了传统的比例/积分 (PI) 模型，在步进超调响应和总谐波失真测量方面分别实现了近 1.1% 和 1.13% 的利润。