Últimos artículos para Sistemas de Control

Explorando dos enfoques basados en datos para sistemas de control.

Este artículo presenta un nuevo método para mejorar la estabilidad en sistemas de control en tiempo real.

Examinando cómo los agentes se coordinan sin comunicación directa en sistemas descentralizados.

Presentamos modelos Koopman innovadores diseñados para la estabilidad en el aprendizaje de sistemas.

Un método que combina la priorización de tareas y el cálculo eficiente para el control robótico.

Una mirada a cómo las expansiones de Wilcox y Fer ayudan a resolver ecuaciones diferenciales.

El estudio propone un estándar para controlar grupos de vehículos autónomos de manera efectiva.

Usando aprendizaje automático para mejorar el control de sistemas dinámicos a través de grupos de Lie.

Un nuevo enfoque asegura que las tareas se completen dentro de los plazos establecidos.

Nuevo enfoque de RNN mejora la respuesta de velocidad motora en vehículos eléctricos y drones.

Este estudio examina el papel de la simulación en el desarrollo de políticas de control para robots autónomos.

Descubre cómo los DDPM mejoran el control de retroalimentación para sistemas no lineales.

Este método muestra potencial para aplicaciones en robótica y medicina.

Aprende cómo el algoritmo NRP FD enfrenta los retos de redundancia en los sistemas de control.

Los ingenieros usan métodos avanzados para mantener los sistemas críticos de seguridad estables y seguros.

Un método que combina el operador de Koopman y enfoques de núcleo para mejorar el control de sistemas no lineales.

Este artículo habla de cómo los métodos basados en datos mejoran los sistemas de control a través de modelos simplificados.

Una visión general de métodos formales para diseñar sistemas autónomos seguros.

Presentando métodos de control eficientes para sistemas a gran escala utilizando observadores distribuidos.

Nuevos métodos mejoran la comprensión de sistemas no lineales y sus medidas de observabilidad.

Un nuevo método para mejorar el control en sistemas complejos usando MR-ARL.

Nuevos métodos ayudan a los robots a manejar desafíos en entornos dinámicos de manera efectiva.

Este artículo examina qué tan bien funcionan las políticas a partir de modelos aproximados en entornos complejos.

Este artículo explora la integración del control PID en transformadores para mejorar la robustez y la calidad de salida.

Esta investigación evalúa estrategias para manejar sistemas complejos bajo incertidumbre.

Desarrollar sistemas de control resilientes es clave para proteger infraestructuras críticas.

Un nuevo método mejora la estimación del estado en robótica al mejorar el manejo del ruido.

Un nuevo método de control ofrece un enfoque realista para mejorar la seguridad y eficiencia del sistema.

Este trabajo examina estrategias efectivas de optimización escasa en espacios de Sobolev fraccionarios.

Un método para resolver problemas de optimización complejos con restricciones de igualdad no lineales.

Explorando redes neuronales para mejorar el control en columnas de destilación.

Mejorando las estrategias de control para sistemas mientras evitamos obstáculos.

Una mirada a las ecuaciones integro-diferenciales y su impacto en sistemas del mundo real.

Un nuevo marco mejora el aprendizaje por refuerzo basado en modelos con control adaptativo para tomar mejores decisiones.

Un agente robótico navega por el espacio para descubrir de manera efectiva los límites ocultos de las líneas.

La lógica GXU ofrece métodos estructurados para crear sistemas de control eficientes en automatización.

Un método para que los agentes mantengan formas con mínima comunicación.

Aprende a crear programas confiables que reaccionen a su entorno.

Un nuevo método mejora las estrategias de control para sistemas complejos afectados por incertidumbres.

Nuevos modelos mejoran cómo los robots aéreos manejan cables flexibles.