가변 기준점 추적을 위한 구성 제약 튜브 MPC
본 논문은 선형 예측 모델과 가변 기준점 추적을 위한 새로운 구성 제약 튜브 MPC 기법을 제안한다. 이 기법은 단일 이차 프로그래밍 문제를 통해 RFIT와 최적 RCI 집합을 동시에 계산하여 기준점 변화에 대한 재귀적 실행 가능성과 안정성을 보장한다.
비공동 위치 진동 시스템의 적응형 시간 지연 기반 제어
비공동 위치 4차 진동 시스템에 대한 관측기 기반 상태 피드백 제어의 실용적 한계를 보여주고, 이를 극복하기 위한 시간 지연 기반 제어 기법을 제안한다. 또한 진동 주파수의 온라인 적응 추정을 통해 시간 지연 기반 제어를 구현한다.
피드백 제어와 불연속 릴레이 교란에 대한 수렴 분석
본 연구는 적분 피드백 작용과 불연속 릴레이 교란이 있는 3차 동적 시스템의 수렴 특성을 분석한다. 시스템이 전역적으로 점근적으로 안정하다는 것을 보이고, 스틱-슬립 사이클의 출현 조건을 규명한다.
선형-2차 제어 네트워크를 위한 확장 가능한 강화 학습
본 연구는 분산 상태 피드백 제어기가 근사 최적 성능을 제공할 수 있는 특수한 클래스의 선형-2차 제어 문제를 다룹니다. 이를 위해 공간적으로 지수적으로 감쇠하는 동역학을 가진 네트워크 선형-2차 제어기를 학습하는 확장 가능한 강화 학습 알고리즘을 제안합니다.
데이터 기반 심층 커널 학습을 통한 제어 합성의 가능성
데이터 기반 심층 커널 학습(DKL)은 신경망의 표현력과 가우시안 프로세스의 불확실성 정량화를 결합하여, 복잡한 동적 시스템을 학습하고 제어하는 데 유망한 도구가 될 수 있다.
데이터 주도 제어를 위한 수동 iFIR 필터
iFIR 컨트롤러는 PID 컨트롤러보다 유연하면서도 단순한 구조를 제공하며, 데이터 주도 설계를 통해 안정성을 보장합니다.
고정 LPV 컨트롤러의 주파수 영역 자동 튜닝을 통한 고정밀 모션 제어
고정 LPV 컨트롤러를 위한 주파수 영역 자동 튜닝의 혁신적인 방법 소개
컨트롤러 적응: 맥락적 베이지안 최적화의 학습 솔루션
컨트롤러 매개변수를 학습하여 최적 솔루션을 찾는 프레임워크 제안
분산 정책 기울기를 이용한 제한된 통신 범위를 갖는 선형 이차 네트워크 제어
다중 에이전트 선형 이차 네트워크 시스템에서 근사 최적 솔루션으로 수렴하는 분산 정책 기울기 방법 제안
제어 시스템에서 데이터 기반 설명의 근본적 형태
제어 시스템에서 데이터 기반 설명의 중요성과 효과적인 설계 방법
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