11、室内定位与燃气轮机控制的技术探索

室内定位与燃气轮机控制的技术探索

在当今科技领域，室内定位和燃气轮机控制是两个备受关注的方向。室内定位技术对于资产追踪和人员管理至关重要，而燃气轮机控制则直接影响到能源生产的效率和稳定性。下面将详细介绍相关技术的研究与应用。

室内用户/资产追踪的实时解决方案

为了实现室内用户和资产的有效追踪，研究人员创建了一种基于蓝牙低功耗（BLE）信标、高效指纹识别和机器学习算法的实时上下文感知解决方案。该方案进行了两项数据收集技术（区域和 XY）与三种机器学习算法的比较，并提出了一个架构模型，方便其他研究人员扩展微定位方面的工作。

实验结果表明，该系统是在复杂室内环境中追踪用户和资产的可行解决方案。为了推动科学发展，相关应用程序的源代码（Swift）、架构设计、算法（如卡尔曼滤波器建模和机器学习代码）以及数据集将在出版商的网站上公开提供。

强化学习在燃气轮机控制中的应用

燃气轮机发动机（GTE）在动力生产和推进方面具有高效性，但在整个运行范围内表现出高度非线性行为，且常处于极端的温度、压力和负载条件下。缺乏合适的发动机控制系统可能导致严重问题，如压缩机喘振、涡轮过热和发动机超速。

传统的非线性控制策略存在一些显著缺点，如需要良好的系统数学模型，且动力学必须通过测试来表征，同时这些控制方案通常过于复杂，难以直接应用于 GTE。因此，研究人员探索了基于强化学习（RL）的无模型控制策略。

RL 是一种机器学习方法，使智能体能够在交互式环境中通过其行动和经验的反馈进行学习。RL 算法可大致分为基于价值和基于策略的算法。基于价值的 RL 算法学习状态或状态 - 动作值，并通过选择状态中的最佳动作来行动，但这些方法可能不