Articoli più recenti per Sistemi di Controllo

Indagare su come il reinforcement learning può migliorare il controllo magnetico del tokamak.

Nuovi algoritmi migliorano il controllo per sistemi complessi come i veicoli ipersonici.

Un nuovo modo per ottimizzare i gate quantistici rispettando i vincoli di ampiezza.

Un metodo per prendere decisioni con informazioni incomplete che si concentra su un'ottimizzazione cautelosa.

Questo articolo parla di ottimizzare i sistemi di controllo gestendo i rischi associati.

La ricerca introduce strategie di controllo per stabilizzare l'entanglement quantistico nei sistemi di qubit.

La ricerca avanza controllori a prova di guasto per prestazioni affidabili degli OPO nell'ottica quantistica.

Nuove strategie migliorano il controllo dei sistemi complessi senza misure invasive.

Nuovi metodi migliorano le strategie di controllo per sistemi ingegneristici incerti.

Combinare le reti neurali con i metodi tradizionali migliora la sicurezza e le prestazioni del freno ad aria.

Esplorare nuovi metodi per identificare sistemi dinamici non causali usando tecniche basate su kernel.

I ricercatori affrontano sistemi di controllo complessi per robot fluttuanti usando framework avanzati.

Uno sguardo al ruolo degli zeri nei sistemi lineari e alle loro implicazioni.

Esplorare metodi di controllo per migliorare la stabilità dei robot in ambienti dinamici.

Un nuovo metodo stabilizza le equazioni d’onda influenzate dai ritardi temporali nei sistemi di controllo.

Nuovi metodi migliorano il controllo dei sistemi non lineari complessi in ingegneria.

Questo articolo mette in evidenza preoccupazioni riguardo alla solidità dei controllori a rete neurale.

Uno sguardo al dephasing e al controllo nei sistemi a due qubit per il calcolo quantistico.

Un framework per migliorare le prestazioni nei sistemi di apprendimento per rinforzo in tempo continuo.

Nuovi framework migliorano le prestazioni dei droni usando metodi di apprendimento e controllo adattivo.

Una nuova tecnica migliora il controllo in tempo reale dei sistemi energetici usando l'apprendimento per rinforzo.

Uno sguardo a come questi sistemi guidano le interazioni degli agenti.

GF-RLS offre una maggiore adattabilità e stabilità nei metodi di stima dei parametri.

Impara tecniche per semplificare sistemi passivi complessi mantenendo le proprietà chiave.

Migliorare l'efficienza e il rendimento del prodotto attraverso il controllo ottimale nei reattori chimici.

MPCGPU accelera il controllo nella robotica usando GPU per una maggiore precisione.

Questo articolo esamina le condizioni di stabilità nei sistemi impulsivi con componenti interagenti.

Bilanciare precisione ed efficienza nella modellazione di sistemi dinamici per l'energia eolica.

Questa ricerca presenta un algoritmo innovativo per stimare i parametri nei sistemi ibridi.

Un nuovo framework per valutare la stabilità dei sistemi differenziale-algebrici sotto incertezza.

Un metodo per migliorare la velocità di decisione nei sistemi di Controllo Predittivo del Modello.

Nuovi metodi di controllo migliorano l'adattabilità dei robot ai cambiamenti dell'ambiente.

Approcci innovativi basati sui dati migliorano il controllo online di sistemi con dinamiche sconosciute.

Un nuovo metodo di controllo migliora il coordinamento dei veicoli sottomarini per vari compiti.

Esplorando come il coupling deadbeat faciliti la sincronizzazione in vari sistemi.

Una panoramica dei sistemi lineari commutati e del loro significato nel design di controllo.

Scopri come l'FMPC migliora il controllo dei sistemi non lineari.

Le reti neurali con vincoli di Lipschitz migliorano la precisione delle previsioni nei sistemi complessi.

Esplorare il multi-apprendimento e il suo impatto sulla stabilità e le performance del reinforcement learning.

I ricercatori trovano modi per migliorare l'equilibrio dei robot sottoattivi mentre si muovono.