Neuste Artikel für Regelsysteme

Neue Methoden verbessern die Leistung von Regelungssystemen trotz Unsicherheiten.

Techniken für bessere Kontrolle in elektromechanischen Systemen mit schwachen Verbindungen.

Methoden erkunden, um die Kontrolle über Quantensysteme zu optimieren, die von ihrer Umgebung beeinflusst werden.

Die Kombination von Hamilton-Jacobi-Erreichbarkeit mit Reinforcement Learning verbessert die Sicherheit in Regelungssystemen.

Neue Ansätze verbessern Steuerungsstrategien für komplexe, nichtlineare Systeme mit zufälligen Merkmalen.

In diesem Artikel geht's um Methoden zur Verbesserung von Regelungssystemen mithilfe von zielgerichteter Datenkompression.

Neue Ansätze im Gleitschichtsteuerung verbessern die Stabilität und Energieeffizienz.

Dieser Artikel behandelt ein Verfahren für sicheres Andocken von Raumfahrzeugen in komplexen Umlaufbahnen.

Neue Methoden verbessern die Stabilität und Genauigkeit in komplexen Matrixsystemen.

Forscher wollen die Kontrollstrategien verbessern, indem sie Symmetrien in verschiedenen Systemen nutzen.

Eine neue Methode verbessert die Robotermanipulation unter unsicheren Bedingungen.

Studie zur Optimierung des Partikelverhaltens durch Steuerungsstrategien in unvorhersehbaren Umgebungen.

Methoden zur Erstellung zuverlässiger Steuerungen in verschiedenen Umgebungen erkunden.

Symmetrie nutzen, um die Lerneffizienz in Flugzeugsteuerungsalgorithmen zu steigern.

Lern, wie man Steuerungssysteme mit begrenzten Daten mit innovativen Methoden angeht.

Dieses Papier stellt einen neuen Ansatz für eine effiziente Erreichbarkeitsanalyse in komplexen Steuerungssystemen vor.

Dieser Artikel stellt eine Methode vor, um die Sicherheit und Stabilität in Automatisierungssystemen zu verbessern.

Erfahre, wie Markov-Entscheidungsprozesse das Entscheidungs treffen in unsicheren Situationen verbessern.

Bewertung von MPC und RL für effiziente Batteriekontrolle.

Neuronale Netze verbessern Steuerungssysteme zur Verwaltung komplexer Reaktions-Diffusionsprozesse.

Neue Rahmenbedingungen für effizientes Modellieren von komplexen vernetzten Systemen in elektrifizierten Fahrzeugen.

Erforschung von tiefem Modellprädiktivem Steuern für anpassungsfähige Roboterbewegungen.

Forschung zeigt, wie Variabilität die ANN-Controller verbessert, um in verschiedenen Umgebungen besser abzuschneiden.

Ein neuer Ansatz verbessert die Zustandsabschätzung bei Störungen in nichtlinearen Regelungssystemen.

Ein praktischer Ansatz zur Modellierung von Droop-gesteuerten Umrichtern für eine bessere Leistungsanalyse.

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.