Neuste Artikel für Regelsysteme

Ein neuer Ansatz mit tiefem Reinforcement Learning verbessert die Steuerung von Quantensystemen.

Die Kombination von adaptiver Steuerung mit Meta-Lernen verbessert die Systemleistung unter Unsicherheit.

Vorstellung von Closed-Loop Diffusionskontrolle zur effizienten Verwaltung komplexer physikalischer Systeme.

Dieser Artikel untersucht, wie RL hilft, Fahrräder ohne zusätzliche Unterstützung zu steuern.

Ein Blick auf leistungsbegrenzte ereignisgesteuerte Steuerung in Reaktions-Diffusionssystemen.

Ein neuer Ansatz zur Verbesserung der Koordination in geschichteten Kontrollsystemen mithilfe von Reinforcement Learning.

Neue Methoden verbessern die Überwachungsgeschwindigkeit für komplexe STL-Formeln durch Wertefrieren.

Ein neuer Ansatz zur Analyse der Erreichbarkeit in von Zufälligkeit beeinflussten Systemen.

Neue Methoden mit Verstärkungslernen verbessern die Steuerung komplexer Systeme.

Entdeck, wie Koopman-Operatoren das Lernen und die Anpassungsfähigkeit von Robotern verbessern.

Neue Steuerungsmethode verbessert die Positionierungsgenauigkeit in lithografischen Systemen für Halbleiter.

Dieser Artikel stellt Methoden vor, um parabolische Gleichungen mit Regelungssystemen gegen Störungen zu stabilisieren.

Ein neues Modell verbessert die Kommunikation und senkt den Energieverbrauch in drahtlosen Steuersystemen.

Diese Studie zielt darauf ab, die Übergangszeiten zwischen Zuständen in Brown’schen Gyratoren zu verkürzen.

Dieses Papier untersucht maschinelles Lernen für Feedbacksteuerung in komplexen Systemen.

NMPC nutzen für optimale Leistung in alkalischen Elektrolyseur-Betrieben.

Eine Studie zur Verbesserung von Kontrollstrategien für Systeme mit Zeitverzögerungen.

Implementierung von Multi-Agent-Verstärkungslernen zur Steuerung der Rayleigh-Bénard-Konvektion.

Ein neuer Ansatz macht das Entwerfen von Regelungen einfacher und sorgt gleichzeitig für Sicherheit in nichtlinearen Systemen.

Eine neue Methode verbessert das Lernen aus Experten-Demonstrationen durch geschlossene Regelung.

Die Kombination von neuronalen Netzen mit MPC verbessert die Effizienz in komplexen Regelungssystemen.

Ein Blick auf die Extremum-Suchregelung in multivariablen dynamischen Systemen.

Erforschung von Satellitenkontrollmethoden mit magnetischen Kräften im Weltraum.

Untersuche die Bedeutung von Polen und Nullstellen in der Quantenphysik.

Untersuchung von Koordinationsmethoden für effektive Multi-Agenten-Systeme.

Forschung konzentriert sich darauf, neuronale Netzwerksteuersysteme zuverlässig und sicher zu machen.

Eine Studie über die Manipulation von Temperatur mit Wentzell-Randbedingungen und Dirichlet-Steuerung.

Ein neues Framework kombiniert PID-Steuerung und Reinforcement Learning für ein besseres Management chemischer Prozesse.

Eine Analyse der Entscheidungsfindungsprobleme in einem dezentralen Kontrollsystem.

Ein Rahmen für bessere Kontrolle in Systemen mit Unsicherheiten unter Verwendung von realen Daten.

Innovative Ansätze zur Regelung komplexer nichtlinearer Systeme mit datengestützten Methoden.

Ein Blick auf gemeinsame Kontrollsysteme für eine verbesserte Interaktion zwischen Robotern und Nutzern.

Eine Methode, um den Nachrichtenverkehr in Steuerungssystemen zu reduzieren, ohne die Leistung zu verlieren.

Neue Methoden zur Behandlung mehrerer Ziele in Regelungssystemen verbessern die Leistung und Entscheidungsfindung.

Neue Methoden verbessern die Frequenzstabilität in erneuerbaren Energien Stromnetzen.

Eine neue Methode zur Verbesserung von Regelungssystemen unter Unsicherheiten mithilfe von distributionsrobuster Regelung.

Neue Strategien verbessern die Spannungsregelung in DC-DC-Wandlern bei unterschiedlichen Lastbedingungen.

Erforschen, wie Systeme von gemeinsamen Erfahrungen profitieren können, um die Leistung zu verbessern.

Wir stellen eine neue Methode vor, um die Berechnungen der Energie-Funktion in nichtlinearen Systemen schneller zu machen.

Eine neue Methode verbessert die Effizienz und Kontrolle der Satellitendrehung.