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World File Search System鲁棒控制
传感器 - 语义学者
这两个问题都可以通过使用基于 PID 控制器的经典控制系统方法来解决 [8-13]。然而，开发多维 PID 控制器很困难，因为它们没有理论背景。因此，这种综合有点直观，取决于经验法则，需要控制系统工程师的丰富经验。另一种可能性是使用反步或滑模控制。在 [14] 中，终端滑模和反步控制已成功应用于实时无人机。在 [15] 中，基于线性反馈表示的鲁棒控制器可减少动态不确定性和外部干扰，并设计应用于实时欠驱动系统。现代控制技术，尤其是最优控制理论，为开发高效、鲁棒的多维控制器提供了可能性 [16-20]。它们非常适合处理非常一般类型的跟踪问题。在 [21] 中，瞬时最优控制用于输入饱和的机器人轨迹跟踪。 [22] 中介绍了采用辛伪谱最优控制的三维欠驱动板条箱跟踪。在 [23] 中，表明最优周期
Mohsen Azimi-机械工程
•刚性多体流体结构相互作用（RMB-FSI），系统的多物理系统（SOS），计算多机2D/3D动态系统，集团参数建模以及2D/3D机械设备设计，并应用于浮动的离岸风力涡轮机（FOWT），无效的轴线（FOWT） （WEC）。•非线性动态，分叉，混乱理论，线性/非线性谨慎/连续系统中的机械振动，应用于振动吸收，非线性能量水槽，旋转系统中的能量收集，MEMS和NEMS共振器共振器的设计，以及旋转机器的健康监测和损坏。•非线性自适应/鲁棒控制系统设计，数字控制，机器人技术，机器人和自动化，并在自主系统下应用，在启动系统，四轮驱动器，腿部机器人，生物启发的机器人和康复机器人之下。•耦合的微分方程的非线性时间周期系统的扰动分析，并应用于自激发和参数激发的系统，陀螺仪系统，非自我学系统以及暴露于非守护力的弹性结构。奖励和荣誉
结构化稳健综合在灵活飞机颤振抑制中的应用
摘要 — 本文介绍了一种针对具有参数和动态不确定性混合的系统的结构化鲁棒控制设计方法。所提出的方法在分析步骤和综合步骤之间交替进行。在分析步骤中计算参数不确定性的样本，从而产生仅包含动态不确定性的不确定系统阵列。然后在这个不确定模型阵列上合成控制器。此合成步骤本身涉及为每个不确定系统构建 D 尺度和为整个缩放对象集合调整单个控制器之间的交替。控制器调整使用结构化控制设计技术执行。所提出的方法用于设计柔性飞机的颤振抑制控制器。飞机动力学由高保真模型和降阶模型描述。颤振抑制的设计目标是在存在混合不确定性的情况下实现稳健稳定。所提出的结构化设计方法产生了一个单一的、低阶的、线性时不变 (LTI) 控制器，可将颤振速度提高 15%。提供了额外的稳健性分析和高保真模拟来评估控制器性能。
结构化稳健综合在柔性飞机颤振抑制中的应用
摘要 — 本文介绍了一种针对具有参数和动态不确定性混合的系统的结构化鲁棒控制设计方法。所提出的方法在分析步骤和综合步骤之间交替进行。在分析步骤中计算参数不确定性的样本，从而产生一组仅包含动态不确定性的不确定系统。然后在此不确定模型阵列上合成控制器。此合成步骤本身涉及交替为每个不确定系统构建 D 尺度和为整个缩放对象集合调整单个控制器。控制器调整是使用结构化控制设计技术执行的。所提出的方法用于设计柔性飞机的颤振抑制控制器。飞机动力学由高保真度和降阶模型描述。颤振抑制的设计目标是在存在混合不确定性的情况下实现鲁棒稳定性。所提出的结构化设计方法产生了一个低阶线性时不变 (LTI) 控制器，可将颤振速度提高 15%。提供了额外的鲁棒性分析和高保真模拟来评估控制器性能。
结构化稳健综合在柔性飞机颤振抑制中的应用
摘要 — 本文介绍了一种针对具有参数和动态不确定性混合的系统的结构化鲁棒控制设计方法。所提出的方法在分析步骤和综合步骤之间交替进行。在分析步骤中计算参数不确定性的样本，从而产生一组仅包含动态不确定性的不确定系统。然后在此不确定模型阵列上合成控制器。此合成步骤本身涉及交替为每个不确定系统构建 D 尺度和为整个缩放对象集合调整单个控制器。控制器调整是使用结构化控制设计技术执行的。所提出的方法用于设计柔性飞机的颤振抑制控制器。飞机动力学由高保真度和降阶模型描述。颤振抑制的设计目标是在存在混合不确定性的情况下实现鲁棒稳定性。所提出的结构化设计方法产生了一个低阶线性时不变 (LTI) 控制器，可将颤振速度提高 15%。提供了额外的鲁棒性分析和高保真模拟来评估控制器性能。
电动汽车实时鲁棒生态自适应巡航控制策略
摘要 — 本研究通过一种计算效率高的鲁棒控制策略解决了联网电动汽车的生态自适应巡航控制问题。该问题在空间域中采用非线性电力传动系统模型和运动动力学的真实描述来制定，以产生凸最优控制问题 (OCP)。OCP 通过一种新颖的鲁棒模型预测控制 (RMPC) 方法解决，该方法处理由于模型不匹配和前导车辆信息不准确而引起的各种干扰。RMPC 问题通过半正定规划松弛和单线性矩阵不等式 (sLMI) 技术解决，以进一步提高计算效率。使用实验收集的驾驶周期评估所提出的实时鲁棒生态自适应巡航控制 (REACC) 方法的性能。通过与标称 MPC 进行比较来验证其鲁棒性，标称 MPC 会导致速度限制约束违规。所提出方法的能源经济性优于最先进的时域 RMPC 方案，因为可以将更精确拟合的凸动力传动系统模型集成到空间域方案中。与传统恒定距离跟随策略 (CDFS) 的额外比较进一步验证了所提出的 REACC 的有效性。最后，验证了 REACC 可以借助 sLMI 和由此产生的凸算法实现实时实现。
HVAC 系统的自动化和控制
暖通空调系统的自动化与控制 苏伟博 香港城市大学建筑及建设系及亚洲智能建筑研究所 关键词： 供暖、通风、空调、控制、智能、监测、传感器、建筑、自动化、管理。 目录 1. 简介 2. 传统暖通空调控制与自动化 2.1. 室内空气质量 2.2. 暖通空调系统中的传感器 2.3. 暖通空调系统 2.4. 传统暖通空调控制 2.4.1 控制示例 2.4.2 PID 控制原理 2.4.3 可编程逻辑控制 2.4.4 执行器 2.4.5 直接数字控制 2.5. 暖通空调自动化 2.5.1 网络 2.5.2 楼宇自动化 3. 高级暖通空调控制 3.1. 系统建模 3.2. 数字控制 3.3. 多变量控制 3.4. 系统辨识与自适应控制 3.5.鲁棒控制 3.6. 基于专家系统的控制 3.7. 基于人工神经网络的控制 3.8. 基于模糊逻辑的控制 3.9. 基于计算机视觉的控制 3.10 基于舒适度的控制 4. 结论 词汇表 参考书目 个人简介 摘要 建筑服务行业通常可以被视为一个较为传统的行业。与电子和控制行业或信息技术相比，建筑和施工领域的技术进步速度相对较慢，尤其是建筑服务领域。幸运的是，过去二十年来，HVAC 控制方面的研究和开发工作取得了长足进步。一些成就
随机进化的动态控制：一种自适应地针对新出现的耐药性的深度强化学习方法
在控制随机系统中，低概率事件可能使系统走上灾难性的轨迹，而控制的挑战在于开发一种强大的能力来应对此类事件，而不会显著损害基线控制策略的最优性。本文介绍了 CelluDose，一种经过随机模拟训练的深度强化学习自适应反馈控制原型，用于针对随机和异质细胞增殖的自动精准药物给药。药物耐药性可能由目标细胞群的随机和可变突变引起；如果没有适当的给药策略，新出现的耐药亚群会增殖并导致治疗失败。动态反馈剂量控制有望对抗这种现象，但由于细胞动力学的复杂性、模型参数的不确定性以及医疗应用中需要一个可以信赖的鲁棒控制器来正确处理意外结果，将传统控制方法应用于此类系统充满了挑战。在这里，对样本生物场景的训练确定了单一药物和联合治疗策略，这些策略在抑制细胞增殖和应对各种系统扰动方面表现出 100% 的成功率，同时建立了低剂量无事件基线。这些策略被发现对关键模型参数的变化具有高度的鲁棒性，这些参数受显著不确定性和不可预测的动态变化的影响。关键词：强化学习、深度学习、控制、自适应剂量、耐药性
通过前馈消除光学相位噪声增强量子态转移
在现代物理学的许多领域，利用光场对量子态进行鲁棒控制至关重要。根据平台不同，这可以通过单光子或双光子驱动场来实现单量子比特和纠缠操作[1-3]。控制保真度可以通过使用脉冲整形方案来增强[4]。一种广泛使用的技术是受激拉曼绝热通道（STIRAP）[5,6]，它通过耦合到中间态实现两个离散态之间的粒子数转移。STIRAP 的显著优点是它不受中间态自发辐射损失的影响，并且在激光强度等实验条件下对噪声相对不敏感[6]。这使得 STIRAP 在超导电路[7]、囚禁离子[8]、氮空位中心[9]、光机械谐振器[10]、光波导[11]和超冷分子合成[12]中找到了重要的应用。尽管 STIRAP 对激光振幅噪声不太敏感，但它本身对快速激光相位噪声很敏感，因为它依赖于暗态的绝热演化 [6,13] 。为了最大限度地降低相位噪声，需要使用线宽较窄的激光器。这通常是通过主动将光的频率稳定到稳定的参考点（如光学腔）来实现的。这个过程降低了反馈环路带宽内频率的相位噪声，但也会在更高频率下引入额外的噪声。这种高频相位噪声俗称伺服
为具有未知动态的系统提供安全保证
摘要 - 随着自主系统在我们的社会中变得越来越综合和积分，需要准确建模并安全地控制这些系统的需求已大大增加。在过去的十年中，使用深度学习技术来建模和控制系统很难使用第一原理建模。但是，为此类系统提供安全保证仍然很困难，部分原因是学习模型的不确定性。在这项工作中，我们旨在为不容易从第一原则衍生而来的系统提供安全保证，因此，使用深度学习技巧更加有助于学习。鉴于感兴趣的系统和安全限制系统，我们从数据中学习了系统动态的集合模型。利用集合不确定性作为学习动力学模型中不确定性的量度，我们计算了最大的鲁棒控制不变式集合，从该集合开始，该系统从该集合开始，从而确保系统满足实现模型不确定性的条件下的安全性约束，这些模型不确定性包含在预定的可允许模型集合中。我们证明了使用倒置的模拟案例研究的方法的有效性，并与Turtlebot进行了硬件实验。实验表明，我们的方法可鲁棒化系统对模型不确定性的控制作用，并在不过分限制的情况下产生安全行为。可以在项目网站1上找到代码和随附的视频。