US2016026813
17 . The computer device of claim 16, wherein the user identity information
(付記17)
前記ユーザID情報が、
does not control the operating system privileges and/or access permissions associated with one or more processes used to forward the message to a message recipient,
前記メッセージをメッセージ受信者に転送するために使用される1つ以上のプロセスに関連付けられる、オペレーティングシステム特権及び/またはアクセス許可を制御せず
and wherein the user identity information does control access permissions to process control objects.
前記ユーザID情報が制御対象を処理するためにアクセス許可を制御する、付記16に記載のコンピュータデバイス。
[0047] Thus, as will be understood from the discussion provided above,
【0044】
したがって、上記に提供される説明から理解され得るように、
operating system privileges including access permissions are
アクセス許可を含むオペレーティングシステム特権は、
granted to a process (e.g., a service or a desktop application) completely independently of access controls used to grant/deny a user access to process control system objects (e.g. setpoints, temperature & pressure measurements, and alarm limits).
プロセス制御システム対象(例えば設定点、温度及び圧力測定、ならびに警告限界)へのユーザアクセスを認める/否定するために使用されるアクセス制御から完全に独立して、プロセス(例えばサービスまたはデスクトップアプリケーション)に認められる。
Access to process control objects requires a separate user identity to be passed with requests to allow process control devices to verify process control system permissions,
プロセス制御対象へのアクセスは、別個のユーザIDが、プロセス制御デバイスがプロセス制御システム許可を立証することを可能にするための要求を伴って渡されることを必要とし、
because the operating system that enforces access permissions and operating system privileges knows nothing of control system objects.
これは、アクセス許可及びオペレーティングシステム特権を強化するオペレーティングシステムが、制御システム対象について何も知らないためである。
As is known, control systems, in general, have a separate user manager that defines what each control system user is able to access in the control system
既知の通り、制御システムは、一般的に、それぞれの制御システムユーザが制御システム内の何にアクセスすることができるかを画定する、別個のユーザマネージャを有し、
and the user identity claims are provided to enable this separate user manager to operate properly.
ユーザID請求は、この別個のユーザマネージャが適切に動作することを可能にするために提供される。
US10657737
[0078] A designer may utilize the comparison of the test data points to the theoretical capabilities to optimize control of the vehicle, system, or component.
【0063】
設計者は、車両、システム又は構成の制御を最適化するための、複数のテストデータポイントと理論的な能力との比較を利用してよい。
For example, if the data points are significantly less in value than the theoretical capabilities in a certain area
例えば、複数のデータポイントが、特定領域において理論的な能力より、数値で、有意に少ない場合、
then control may be optimized by increasing the control target in the area of the data points.
制御は、複数のデータポイントのその領域における制御対象を増やすことにより、最適化されてよい。
WO2018183583
[00117] FIG. 26 shows an example smart device 2600 with a mobile application and interface including a display 2650 for permitting a user to interface with appliance 2550 and smart packages being used with the appliance 2550.
【0072】
図26は、ユーザーが、アプライアンス2550及びアプライアンス2550と共に使用されているスマートパッケージとインターフェイスすることを許容するためのディスプレイ2650を含む、モバイルアプリケーション及びインターフェイスを有する例示用のスマート装置2600を示している。
The user interface may include controls for scheduling product and times of use 2610, indicators for remaining useful life 2620 and a control for selecting one or more bases 2630 to control.
ユーザーインターフェイスは、製品及び使用の時間2610をスケジュールするコントロールと、残りの有用寿命のインジケータ2620と、制御対象の1つ又は複数のベース2630を選択するコントロールと、を含むことができる。
The application and smart device may provide for controlling times for heating different products or packages, and the ability to select from multiple smart packaging appliances to control.
アプリケーション及びスマート装置は、異なる製品又はパッケージを加熱する時間の制御と、制御対象を複数のスマートパッケージンアプライアンスのうちから選択する能力と、を提供することができる。
WO2018039134
[0077] In the embodiment illustrated in Fig. 3, the sliding mode controller 215 includes
【0072】
図3に示す実施形態において、スライディングモードコントローラ215は、
separate controllers (e.g. torque request controller 221 and brake request generator components 223) which are configured to control towards different gap control targets.
異なる車間距離制御対象に向かって制御するように構成した別個のコントローラ(例えば、トルク要求コントローラ221およびブレーキ要求生成器コンポーネントブレーキ要求生成器コンポーネント223)を備える。
The different control targets are illustrated in the state space diagrams of Fig. 5 which show a control scheme in accordance with one specific implementation.
特定の一実施態様による制御スキームを示す図5の状態空間図において、異なる制御対象を示す。
More specifically, Fig. 5 shows a brake request controller target control line 330 in addition to torque request controller target control line 320.
より具体的には、図5は、トルク要求コントローラ目標制御線320に加えて、ブレーキ要求コントローラ目標制御線330を示す。
Fig. 5 additionally shows representative transition paths from various points in the state space to the torque request target control line 320.
図5には、さらに、状態空間における種々の点からトルク要求目標制御線320までの代表的な遷移パスを示す。
WO2016210050
[0073] In general, the transfer function from the command signal to the system microphone for in-phase speaker configuration
【0065】
概して、同相スピーカ構成の指令信号からシステムマイクロホンへの伝達関数は、
closely matches (in phase and magnitude) the transfer function for the arrayed speaker configuration at low frequencies (between 0 -350 Hz).
低周波数(0~350Hzの間の)における配列スピーカ構成の伝達関数と密接に一致する(同相および大きさが)。
This close matching effectively hides from the compensator 24 (i.e., the generator of the command signal) the proportioning of the command signal between the in-phase and arrayed speaker controllers.
この密接な一致は、同相スピーカ制御器と配列スピーカ制御器との間の指令信号の配分を補償器24(すなわち、指令信号の発生器)から事実上隠す。
Irrespective of the particular division of the command signal between the in-phase speaker controller and the arrayed speaker controller,
同相スピーカ制御器と配列スピーカ制御器との間の指令信号の特定の分割にかかわらず、
the transfer function to the system microphone is effectively the same; the system controller effectively sees the same plant(*?).
システムマイクロホンへの伝達関数は、事実上同じであり、システム制御器は、事実上同じ制御対象を見ている。
EP2990890
[0002] For multi-input multi-output (MIMO) plants, the model-based control system has more than one primary target to control in different operating conditions.
【0002】
多入力多出力(MIMO)プラントに関して、モデルベース制御システムは、異なる運転条件において2つ以上の主要な制御対象を有する。
In general, the multiple inputs are the control handles driven by the actuators.
一般的に、複数の入力は、アクチュエータが駆動する制御ハンドルである。
The model-based control system determines the input commands to multiple actuators in a plant in order to control multiple plant outputs to achieve multiple control objectives under different operating conditions.
モデルベース制御システムは、複数のプラント出力を制御するため、プラントの複数のアクチュエータへの入力コマンドを決定することに
よって、異なる運転条件下における複数の制御目標を実現する。
By way of example, a plant may be a jet engine
一例として、プラントは、ジェットエンジンであってもよく、
wherein multiple actuators control the processes of the jet engine to produce outputs such as fan speed, pressure ratios, nozzle position or core temperature which correspond to multiple control objectives such as thrust, fan operability and/or core operability, and fuel consumption.
複数のアクチュエータがジェットエンジンのプロセスを制御することによって、推進力、ファン操作性および/もしくはコア操作性、ならびに燃料消費等の複数の制御目標に対応するファン回転速度、圧力比、ノズル位置、またはコア温度等の出力を生成する。
Actuators in MIMO control system may be constrained for various reasons resulting in loss of a certain level of control effects or complete control effects on plant outputs.
MIMO制御システムのアクチュエータは、様々な理由で制約されている場合があり、プラント出力に対するある程度の制御効果または完全な制御効果が失われてしまう。
Model-based control performance is dependent on the plant model and if the plant model cannot capture certain plant dynamic changes included in or induced by the constrained actuator(s),
モデルベース制御性能は、プラントモデルによって決まるため、制約された(1つまたは複数の)アクチュエータに包含または誘発されるプラントの特定の動的変化をプラントモデルが取得できない場合、
then the model-based control resulting from the model may not control the plant with such changes properly or stably.
モデルによるモデルベース制御は、このような変化を用いて適正または安定にプラントを制御することができない。
WO2014110541
[003] The overall goal of this work is an artificial pancreas for the automated delivery of insulin to people with T1DM [1,2,3].
【0003】
この研究の全体的な目的は、T1DMを有する者へのインスリンの自動運搬のための人工膵臓である[1,2,3]。
A crucial element of any fully automated artificial pancreas is a feedback control law that performs algorithmic insulin dosing that is effective and safe.
あらゆる完全自動化人工膵臓の決定的に重要な要素は、有効かつ安全であるアルゴリズム的インスリン投与を行うフィードバック制御法則である。
A variety of such glycemia controllers have been proposed, e.g., based on Model Predictive Control (MPC) [4,5,6,7], proportional-integral-derivative control [8,9], and adaptive neural networks [10].
かかる血糖コントローラーは種々提示されており、例えば、モデル予測制御(Model Predictive Control)(MPC)に基づくもの[4,5,6,7]、比例-積分-微分制御に基づくもの[8,9]、および適応ニューラルネットワークに基づくもの[10]が挙げられる。
One advantage of MPC is the large degree of flexibility in formulating the control objective,
MPCの利点の1つは制御対象の策定における高度の柔軟性であり、
and this flexibility was exploited in our development of glycemia controllers based on zone-MPC [5,6,11],
この柔軟性は、ゾーン-MPCに基づく血糖コントローラーの本発明者らの開発において利用された[5,6,11]。
WO2012030782
The present invention provides an assembly for contactless control, which may utilize various control assemblies such as infra-red (IR), capacitive, or magnetic controls.
【0018】
本発明は、赤外線(IR)制御装置、静電容量式制御装置、又は、磁気制御装置のような様々な制御装置組立体を利用することができる非接触の制御装置組立体を提供する。
The "contactless" functionality enabled by embodiments of the present invention relates to the lack of direct contact with the electronic modules disposed within the housing.
本発明の実施形態により可能とされる非接触の機能は、ハウジング内に配置された電子モジュールとの直接の接触がないことを指す。
The present invention does not require a control object to pass- through the housing.
本発明は、ハウジングを通過するような制御対象を必要としない。
That is, the control assembly is remote from, or non-contacting with, the electronic module.
すなわち、制御装置組立体は、電子モジュールから離間して電子モジュールと非接触である。
For example, while capacitive control may require touching the transmissive window of the present invention to complete a control circuit of the electronic module,
例えば、静電容量式制御は、電子モジュールの制御回路を完成するために本発明の伝送窓部への接触を必要とする一方で、
the control circuit and the electronic module are internal to the housing while the touching occurs external to the housing.
制御回路及び電子モジュールはハウジング内にあり、この接触はハウジング外で起こる。
The control assembly may be any control apparatus known in the art.
制御装置組立体は、公知技術の任意の制御装置であっても良い。
For example, the control assembly may be an infra-red signal transmitter, a magnetic remote controller, or a capacitive control such as a human finger.
例えば、制御装置組立体は、赤外線信号送信器、磁気遠隔制御装置、又は、人の指のような静電容量式制御装置であっても良い。