Цифровой двойникDe-Risking Robotic Welding for In-Space Metal Joining Through Physics-Grounded Digital TwinsarXiv API — полнотекстовый поиск "digital twin" · 4 днМоделированиеSequential Learning-Based Physics-Informed Neural Network Modeling for Parameter Estimation on a Power ConverterarXiv — Systems and Control (eess.SY) · 5 днМоделированиеAdaptive Handling of Deadline Misses via Stochastic MPCarXiv — Systems and Control (eess.SY) · 6 днМоделированиеInstitutionalizing Trust in Data Exchange: Trust-Anchor Model of the Data Credit Guarantee Organization and Its Simulation-Based ComparisonarXiv — Computers and Society (cs.CY) · 6 днЦифровой двойникDigital Twin-Conditioned RSS-Fingerprint Localization in Cell-Free Millimeter-Wave NetworksarXiv API — полнотекстовый поиск "digital twin" · 5 днМоделированиеAI уже делает инженеров хуже? Как агентная разработка выращивает технологический зоопаркХабр · 5 днЦифровой двойникFeasibility of a Patient-Specific Digital Twin for Ventriculoperitoneal Shunt Trajectory PlanningarXiv API — полнотекстовый поиск "digital twin" · 5 днМоделированиеBayesian Optimization under Uncertainty for Training a Scale Parameter in Stochastic ModelsarXiv — Computational Engineering, Finance, and Science (cs.CE) · 6 днЦифровой двойникDecision-Making in Digital Twins: Optimization, Control, and LearningarXiv — Systems and Control (eess.SY) · 6 днЦифровой двойникBALLAST: Physics-Aware Moving Target Defense for Industrial Control Systems Using a Digital Twin Safety OraclearXiv — Systems and Control (eess.SY) · 6 днЦифровой двойникОпубликованы итоги форсайт-сессии «Будущее безопасности киберфизических систем в России. Перспективы и векторы развития»spbIT · 6 днЦифровой двойникProbabilistic Physics Digital Twin for Human-Robot InteractionarXiv API — полнотекстовый поиск "digital twin" · 6 дн
Адаптивное нелинейное управление с прогнозом без предварительного обучения
США и Запад ·
Предложен метод нелинейного адаптивного управления с прогнозом (NPCAC), который идентифицирует псевдолинейную модель в реальном времени по входо-выходным данным без предварительного обучения. Метод сочетает рекурсивные наименьшие квадраты с забыванием информации и итеративным MPC, тестируется на полиномиальных, Фурье и сплайн функциях. Подход применим к системам с высокой неопределенностью.
Почему это важно
Это значимо для управления сложными нелинейными процессами в реальном времени, где требуется оперативная адаптация.
Заголовок оригинала
Nonlinear Predictive Cost Adaptive Control of Pseudo-Linear Input-Output Models Using Polynomial, Fourier, and Cubic Spline Observables
arXiv:2610.20041v1 Announce Type: cross Abstract: A staged physics-informed neural network (PINN) is proposed for identifying the inductance, capacitance and parasitic resistances of a DC buck converter from time-domain data.
arXiv:2610.18361v1 Announce Type: new Abstract: Real-time control systems may experience sporadic computational overloads that cause controller executions to overrun their expected deadlines, affecting the timely update of control inputs.
arXiv:2610.18400v1 Announce Type: new Abstract: Data trading markets that span industries and regions are expanding, but the implicit trust that supports data use within an organization does not carry over to cross-domain exchange.
