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Enregistrement W2426564149 · doi:10.1109/tcst.2016.2575799

Allocating Sensors and Actuators via Optimal Estimation and Control

2016· article· en· W2426564149 sur OpenAlexafffund
Joshua A. Taylor, Natchanon Luangsomboon, Dariush Fooladivanda

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Control Systems Technology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePower System Optimization and Stability
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSemidefinite programmingObservabilityMathematical optimizationControllabilityInteger programmingKalman filterQuadratically constrained quadratic programControl theory (sociology)HeuristicsLinear-quadratic regulatorLinear programmingConvex optimizationSemidefinite embeddingOptimization problemOptimal controlComputer scienceMathematicsQuadratic programmingRegular polygonControl (management)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We consider the problem of planning the location and size of sensors and actuators to achieve optimal dynamic performance. Using basic results from control and convex optimization, we formulate mixed-integer semidefinite programs for the actuator placement and sizing to obtain the linear quadratic regulator with the lowest cost, and the sensor placement to obtain the Kalman filter with the lowest error. The two formulations are nearly identical due to the duality of optimal linear control and estimation. We also pose similar problems in terms of observability and controllability, which result in smaller mixed-integer semidefinite programs. Since the mixed-integer semidefinite programing is not yet a mature technology, we also use greedy heuristics in conjunction with continuous semidefinite programming. The approach is demonstrated on two modern applications from power systems: the placement and sizing of energy storage for regulation and the placement of phasor measurement units for estimation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,184 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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