Construction of an Intelligent Control Platform for Electrical and Electronic Architecture Based on Adaptive Control Algorithm Combining Domain Control Technology and Wireless Sensing
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The development of electronic and electrical architectures towards domain centralization makes it difficult for traditional distributed control architectures to meet the functional needs and performance requirements of increasingly complex intelligent devices.This study utilizes a multi-model adaptive control algorithm to assist the domain controller to adjust the control parameters in real time according to the state of the device and environmental changes, and to realize the optimization of the control of the device.The wi-fi wireless networking communication technology is chosen to transmit the real-time data acquired by the sensors to the web page.The electrical and electronic architecture composed of the two combined with each other is carried to the intelligent control platform to realize the functions of sensing, positioning, planning and decision-making of the equipment platform.The study shows that: the algorithm selected in this paper can reach the target speed of the motor within 0.2s in the process of no-load and loaded operation, and the time required for balancing to the load torque is significantly reduced compared with the comparison algorithm.In this paper, the maximum throughput and CPU occupancy of the domain controller + wireless sensor architecture are lower than that of the traditional distributed architecture.And the platform constructed accordingly has no packet loss when the number of packets sent is less than 10000, and the average communication delay is between 0.65 and 1.2ms, which meets the requirements of vehicle wireless control and communication.Through the domain controller based on adaptive control algorithm to regulate the vehicle speed in real time, to ensure the safety distance between the rear vehicle and the front vehicle.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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