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World File Search System鼓阶
适合太阳能频率控制的控制器......
摘要 本文讨论了分数阶 PDF-(1+PI) 控制器在孤立微电网中频率调节的应用，该控制器由 coot 优化算法调整。微电网由生物柴油发电机、生物质热电联产、ORC 太阳能热电厂、微型水力涡轮发电机和风力涡轮发电机组成。此外，还考虑了电池存储和燃料电池。这项工作致力于提出一种有效的方案，该方案可以作为社区或农场的模型，通过生物能源最大限度地减少浪费，并有效地在发电和需求之间实现同步，同时最大限度地减少频率偏差。针对各种实际场景测试了所提出的控制器。结果表明，分数阶 PDF-(1+PI) 表现出比 PIDF 和整数阶 PDF-(1+PI) 控制器更好的瞬态响应。关键词 1 分数阶 PDF-(1+PI) 控制器、基于生物能源的发电机、负载频率控制、微电网、coot 优化算法
套装燃气/电力屋顶机组 - SharpSchool
鼓管式热交换器 • 热交换器采用镀铝钢制成，并配有不锈钢组件，以达到最大耐用性。ANSI Z21.47 要求对热交换器进行 10,000 次循环测试。这是 UL 和 AGA 对循环测试要求的标准。美国标准要求对设计进行 2.5 倍于当前标准的测试。鼓管式设计已经过测试，并通过了 150,000 次循环，这是当前 ANSI 循环要求的 15 倍以上。 • 除非燃烧鼓风机正在运行，否则负压气阀不会允许气体流动。这是我们独特的安全功能之一。 • 强制燃烧鼓风机通过单个不锈钢燃烧器屏幕将预混合燃料输送到密封鼓中，然后点火。它比多燃烧器系统更可靠，更易于操作和维护。 • 热表面点火器是一种气体点火装置，它兼作安全装置，利用连续测试来验证火焰。该设计在工厂进行了循环测试，以确保质量和可靠性。 • 我们的燃气/电力屋顶超出了加州所有季节性效率要求，其性能甚至优于加州氮氧化物排放要求。
法夫试听包 6 月 24 日
法夫空缺信息 美国陆军老卫队横笛鼓乐团是美国陆军四大顶级音乐团体之一，常驻弗吉尼亚州迈尔-亨德森联合基地。该乐团成员使用乐器进行表演，所穿制服与美国独立战争期间大陆军军乐师所穿的制服相似。横笛鼓乐团在白宫、五角大楼、阿灵顿国家公墓和迈尔-亨德森联合基地 (JBM-HH) 的官方军事和政府活动仪式上表演。该乐团还通过在国内和国际上进行表演、游行和特殊活动来支持陆军的使命。
通过增强学习
要继续遵循可持续和灵活的道路，NASA需要应对在目的地收集和移动大量岩石的挑战。NASA的Regolith Advanced Surface Systems操作机器人（Rassor）[1]主要旨在挖掘和运送Regolith，以用于现场资源利用率（ISRU）处理。Rassor的设计使其能够有效地收集和存入Regolith，返回收集的处理材料以及无数相关的ISRU活动。要可靠地在月球表面执行这些操作，Rassor软件和感觉系统需要稳健，并最大化从减少的传感器有效载荷中提取的信息。在此，我们介绍了智能可增强的Rassor项目的初步发现[2]。我们创建了减少阶的仿真环境，以通过增强学习和原型状态估计架构来开发自主沟通控制器。强化学习的目的是让代理通过与环境的互动来学习政策（任务策略）。当代理执行诉讼时，会在环境状态下发生更改，并收到数值奖励，该奖励告知代理商是否良好。由于增强学习算法通过反复试验学习，因此模拟是开发和学习的最佳环境。我们开发了两个模拟，第一个是为促进参数选择而开发的2D挖掘模拟，并使用游戏物理发动机开发了3D模拟，以模拟简化的土壤相互作用并增加机器人代理动力学模型的实现。这种3D仿真的开发使得在粒状力学和操作水平上都可以培训其他感应能力和研究。我们探索了各种虚拟传感器有效载荷，以识别启用了有效发掘操作和学习的组合。我们的奖励功能是基于每个步骤授予多少材料。离开挖掘地点并平滑鼓臂的加速度也受到了罚款。我们实施了伪随机传感器，以报告从每个鼓到地面的距离和地面上方的高度，这比现有解决方案更加有效。我们的发现表明，自主行动的强化学习在我们简化的2D环境中学习了3000个培训事件中的可行沟渠策略，并有助于确定所需的感应能力，安排和考虑因素，例如交流时间传感器的位置。未来的工作包括将我们的模拟扩展到更复杂的环境和场景，以及将学习从模拟转移到Rassor 2.0硬件，以在NASA的肯尼迪航天中心的Regolith Test bin中进行部署。
基于超扭转分数阶滑模控制的最优模型预测调节直流微电网直流侧电压
摘要：本文旨在从本质上调节电力系统扰动条件下直流微电网的直流母线电压。因此，提出了一种新型最优模型预测超扭转分数阶滑模控制 (OMP-STFOSMC)，用于三相交流-直流转换器，可有效提高微电网的稳定性和动态性能。传统的模型预测控制器严重影响动态稳定性，导致过冲、下冲和稳定时间过长。可以用滑模控制器代替这些传统控制器，以适当解决此问题。传统滑模控制器的主要缺点是控制信号中的高频抖动，这会影响系统，并且使其在实际应用中不令人满意且不可行。所提出的 OMP-STFOSMC 可以有效提高控制跟踪性能并减少高频抖动问题。随机分形搜索 (SFS) 算法因其高探索性和良好的局部最优规避能力而被用于最佳地调整控制器参数。考虑不同的运行条件来评估所提出的控制器的动态和无抖动性能。通过比较分析的仿真结果，可以观察到所提出的OMP-STFOSMC具有更好的动态稳定性特性。关键词：直流微电网，跟踪性能，抖动问题，OMP-STFOSMC，SFS算法
分数网络神经系统 - NSF PAR
在过去的 20 年里，神经技术取得了长足的进步。然而，我们距离实现这些技术的商业化还有很长的路要走，因为我们缺乏一个统一的框架来研究将硬件、软件和神经系统结合在一起的网络神经系统 (CNS)。动态系统在开发这些技术方面发挥着关键作用，因为它们可以捕捉大脑的不同方面并深入了解它们的功能。越来越多的证据表明，分数阶动态系统在神经系统建模方面具有优势，因为它们具有紧凑的表示形式和捕捉神经行为中表现出的长程记忆的准确性。在这篇简短的综述中，我们概述了分数阶 CNS，其中包括 CNS 背景下的分数阶系统。特别是，我们介绍了分析和综合分数阶 CNS 所需的基本定义，包括系统识别、状态估计和闭环控制。此外，我们还提供了一些 CNS 背景下的应用的说明，并提出了一些未来可能的研究方向。这三个领域的进步对于开发下一代 CNS 至关重要，最终将改善人们的生活质量。
并网光伏系统三相逆变器基于无源性的黎曼刘维尔分数阶滑模控制
由于环境条件多变，光伏 (PV) 系统参数始终是非线性的。在多种不确定性、干扰和时变随机条件的发生下，最大功率点跟踪 (MPPT) 很困难。因此，本研究提出了基于被动性的分数阶滑模控制器 (PBSMC)，以检查和开发 PV 功率和直流电压误差跟踪的存储功能。提出了一种独特的分数阶滑模控制 (FOSMC) 框架的滑动面，并通过实施 Lyapunov 稳定性方法证明了其稳定性和有限时间收敛性。还在被动系统中添加了额外的滑模控制 (SMC) 输入，通过消除快速不确定性和干扰来提高控制器性能。因此，PBSMC 以及在不同操作条件下的全局一致控制效率是通过增强的系统阻尼和相当大的鲁棒性来实现的。所提技术的新颖之处在于基于黎曼刘维尔 (RL) 分数阶微积分的 FOSMC 框架的独特滑动曲面。结果表明，与分数阶比例积分微分 (FOPID) 控制器相比，所提控制技术可在可变辐照度条件下将 PV 输出功率的跟踪误差降低 81%。与基于被动性的控制 (PBC) 相比，该误差降低 39%，与基于被动性的 FOPID (EPBFOPID) 相比，该误差降低 28%。所提技术可使电网侧电压和电流的总谐波失真最小。在不同太阳辐照度下，PBSMC 中 PV 输出功率的跟踪时间为 0.025 秒，但 FOPID、PBC 和 EPBFOPID 未能完全收敛。同样，直流链路电压在 0.05 秒内跟踪了参考电压，但其余方法要么无法收敛，要么在相当长的时间后才收敛。在太阳辐射和温度变化期间，使用 PBSMC，光伏输出功率在 0.018 秒内收敛，但其余方法未能收敛或完全跟踪，与其他方法相比，由于 PBSMC，直流链路电压的跟踪误差最小。此外，光伏输出功率在 0.1 秒内收敛到参考功率
气候变化、气候政策与经济增长
3 此关系可从单方程能量平衡模型中推导出来。在离散时间中，能量平衡模型为 Δ T t = - λT t -1 + bRF t ，其中 T t 为温度，RF t 为辐射强迫，t 以年为单位，b 为单位调整。这可解得 T t = b (1 – (1- λ )L) -1 RF t = ( b /λ) F t + c *(L)Δ RF t ，其中 c *(L) 是 Beveridge-Nelson 分解的可求和残差滞后多项式。如果 RF t 可以很好地近似为 1 阶积分，则此质量平衡方程意味着 T t 和 RF t 是 (1,1) 阶协整的，协整系数为 b / λ 。如果 RF t 是持续性的但不一定是 1 阶协整的，那么 T t 将继承 RF t 的持续性，并与 RF t 共享共同的长期趋势。在这里，我们遵循 Kaufmann、Kauppi 和 Stock (2006) 的观点，采用 1 阶协整模型。有关此处概述的能量平衡模型推导的更多信息，请参阅 Kaufmann 等人 (2013) 和 Pretis (2019)。