МоделированиеEnhanced Imitation Learning of Model Predictive Control through Importance WeightingarXiv — Systems and Control (eess.SY) · вчераМоделированиеСлабый обмен знаниями между биологическими подобластями в агентном моделированииarXiv — Physics and Society (physics.soc-ph) · вчераЦифровой двойникПроверка соответствий онтологий для национального цифрового двойникаarXiv API — полнотекстовый поиск "digital twin" · 2 днЦифровой двойникЦифровой двойник ускоряет обучение роботов в лабораторииarXiv API — полнотекстовый поиск "digital twin" · 2 днЦифровой двойникДатасет для выбора между сбором данных и действием при авариях в АСУ ТПarXiv — Computational Engineering, Finance, and Science (cs.CE) · 2 днЦифровой двойникРазреженные стохастические двойники могут превосходить точные моделиarXiv — Computational Engineering, Finance, and Science (cs.CE) · 2 днМоделированиеПлюрализм конкурирующих моделей в сетевых моделях наукиarXiv — Multiagent Systems (cs.MA) · 2 днПрогнозированиеОценивание и MPC для баланса колёсно-ногого робота при неизвестных возмущенияхarXiv — Systems and Control (eess.SY) · 2 днЦифровой двойникСвод разрозненных данных сетевой компании в цифровой двойник распредсетиarXiv API — полнотекстовый поиск "digital twin" · 3 днЦифровой двойникИнтеграция машинного обучения и оценки неопределённости для решений в реальном времени в цифровых двойникахarXiv API — полнотекстовый поиск "digital twin" · 3 днЦифровой двойникСмещения в сквозных цифровых двойниках из цепочки моделейarXiv API — полнотекстовый поиск "digital twin" · 3 днЦифровой двойникРаспределённые бандиты для свежести данных в цифровых двойниках на периферииarXiv API — полнотекстовый поиск "digital twin" · 3 дн
Стресс-тестирование цифрового двойника умного здания с учётом дрейфа датчиков и пропусков данных
США и Запад ·
Введена симуляционная среда, которая отделяет скрытое физическое состояние от искажённого слоя измерений и сравнивает практичные политики управления с идеальным контроллером. Модель включает 20 зон, моделирует динамику CO2 и вентиляции, а также дрейф датчиков и пропуски данных, что позволяет оценить влияние ошибок измерения на замкнутый контур.
Почему это важно
Это важно, поскольку подчёркивает необходимость учитывать качество данных при оценке цифровых двойников, что влияет на надёжность управления зданиями и другими системами.
arXiv:2611.06622v1 Announce Type: new Abstract: The approximation of model predictive control (MPC) algorithms with neural network models has received significant attention in the power electronics research community, as a valuable tool to enable the real-time implementation of computationally…
Работа задаёт формальный критерий корректности связей между онтологиями цифрового двойника — согласованность и консервативность объединённой онтологии. Подход проверен на стандарте обмена информацией IES и тринадцати онтологиях, опирающихся на BOT, Brick и SAREF4BLDG, с этапами сопоставления, ручной проверки, сертификации и логического вывода в HermiT.
Представлен TwinBridge — подход, использующий цифровой двойник, построенный на 3D-гауссовом сплаттинге и физической симуляции, для начальной настройки политики и плотных визуальных наград при онлайн-обучении реального лабораторного робота. События и геометрический прогресс в симуляторе дают награды для предобучения, которые затем дистиллируются в модель визуальных наград и дополняются историей исполнения при дообучении с участием человека.
