电力市场的有效运行对于能源资源的合理配置至关重要。随着电力市场的复杂性不断增加，传统的决策方法难以应对其中的各种不确定性和动态变化。基于 Agent 的深度强化学习（DRL）方法为电力市场决策提供了一种强大的解决方案。本次对相关 Trans 论文进行复现，旨在深入理解并验证基于 Agent 的电力市场深度决策梯度算法的建模过程与有效性。根据电力市场的关键因素，定义状态空间。以发电企业 Agent

摘要：本文聚焦于斜面尖端连续体机器人的动力学建模与三维轨迹规划领域，通过系统梳理相关文献，分析了基于RRT（快速扩展随机树）算法在该领域的研究重点、方法及进展。研究表明，RRT算法在处理连续体机器人高维构型空间和复杂环境下的轨迹规划中展现出独特优势，结合动力学建模可进一步提升规划的合理性与有效性。关键词：连续体机器人；RRT算法；动力学建模；三维轨迹规划。

随着可再生能源的广泛应用，分布式光伏(PV)和储能系统(ESS)在电力系统中的集成日益重要。然而，如何优化配置这些分布式能源以最大限度地提高系统效率和经济效益，仍然是一个挑战。本文提出了一种基于双层优化的IEEE 33节点分布式光伏储能系统优化配置方法。上层优化利用粒子群算法(PSO)确定光伏和储能的最佳容量和位置，目标函数为系统运行成本最小化。下层优化采用潮流计算确定系统在不同工况下的运行状态，

随着工业4.0和智能制造的快速发展，机械臂作为自动化生产线的核心执行单元，其路径规划能力直接影响生产效率与安全性。传统路径规划算法（如A*、Dijkstra）在复杂障碍物场景中易陷入局部最优，而基于采样的RRT（Rapidly-exploring Random Tree）算法虽能高效探索高维空间，但存在路径非最优、采样效率低等问题。尤其在机械臂关节空间受限、动态障碍物避障等约束条件下，传统RRT算

直流电机因其优异的调速性能和成熟的控制理论，长期占据工业调速领域的核心地位。随着电力电子技术与自动控制理论的突破，传统单闭环调速系统因动态响应慢、抗扰能力弱等问题逐渐被双闭环系统取代。转速-电流双闭环无静差控制通过引入转速环与电流环的嵌套结构，实现了转速与电流的独立调节，在冶金轧钢、轨道交通、工业机器人等高精度场景中展现出显著优势。然而，现有研究多聚焦于系统建模与参数整定，对非线性扰动下的无静差实

一、 开篇引入：从需求到核心 —— 差动驱动机器人的自主导航难题一、开篇引入：从需求到核心 —— 差动驱动机器人的自主导航难题1.1 应用场景驱动：差动驱动机器人的 “用武之地”在科技飞速发展的当下，全自主差动驱动移动机器人凭借独特的结构与灵活的运动能力，在众多领域大显身手。在军事侦察领域，它能深入危险区域，凭借小巧身形穿梭于复杂地形，为作战指挥提供关键情报，降低士兵暴露于危险环境的风险；工业物料

齿盘切削加工的核心矛盾：齿盘作为精密传动系统的关键部件（如航空发动机端齿盘、数控机床分度盘），其加工过程需同时平衡质量（表面粗糙度、齿形误差）、效率（加工时间）与成本（刀具寿命）三大目标。建模瓶颈：切削参数（切削速度vc、进给量f、切削深度ap）与加工指标的关系具有强非线性、小样本特性（实验成本高），传统线性模型（如回归分析）泛化能力差；多目标冲突：提升效率（增大进给量）可能恶化表面质量，降低切削

在机器人自主导航任务中，轨迹规划的核心目标是生成一条“安全、高效、平滑”的可行路径，而这一目标的实现高度依赖于对环境动态元素的感知与预判。尤其是在存在移动障碍物（如行人、车辆、其他机器人）的动态环境中，仅依靠实时感知数据进行轨迹规划，往往会因决策延迟导致避障不及时或路径频繁调整。预测模型的引入，正是为了通过对动态障碍物未来状态（位置、速度、姿态）的预判，为轨迹规划算法提供前瞻性信息，从而提升规划的

倒立摆系统作为经典的非线性控制对象，其动态特性与火箭发射、机器人平衡控制等工程问题高度相似，是验证控制算法有效性的理想模型。一阶小车倒立摆系统通过电机驱动小车移动，维持摆杆在垂直方向的动态平衡，其核心挑战在于系统的高阶非线性、强耦合性及对参数扰动的敏感性。传统开环控制难以满足稳定性需求，而闭环控制中，PID（比例-积分-微分）算法因其结构简单、鲁棒性强，成为工业控制领域的标准方法。然而，PID参数

随着机器人技术的快速发展，机械臂作为核心执行机构在工业自动化、医疗手术、空间探索等领域的应用日益广泛。单连杆与二连杆系统作为机械臂的基础结构形式，其控制精度直接决定了末端执行器的操作能力。传统控制方法多基于关节位置或速度反馈，但在高负载、高速运动或复杂环境干扰下，传统方法易出现轨迹跟踪误差大、抗干扰能力弱等问题。计算力矩法（Computed Torque Control）作为一种基于动力学模型的反