Eine Methode zur Berechnung eines robusten Reglers und dessen Einzugsbereich unter Berücksichtigung von Modellunsicherheiten, die die Control-Lyapunov-Funktion mit der Hamilton-Jacobi-Erreichbarkeitsanalyse kombiniert.
Durch die Ergänzung der modellprädiktiven Regelung (MPC) mit einem periodischen Beobachter kann eine (nahezu) perfekte Verfolgung trotz erheblicher Modellabweichungen erreicht werden.
Portfolio ist ein Meta-Learning-Ansatz, der die Effizienz und Stabilität des automatischen Tunings von datengesteuerten modellprädiktiven Reglern in AutoMPC verbessert, indem er die Bayessche Optimierung durch eine optimierte Initialisierung warmstartet.
Eine neuartige Methode zum Erlernen eines Neuronalen Netzwerks (NN), das das Verhalten eines komplexen Reglers nachahmt, der Anforderungen in Signaltemporaler Logik (STL) erfüllt. Die Lernmethode verwendet eine effiziente Datenaggregation basierend auf Gegenbeispielen und einer Abdeckungsmessung, um die Leistung des gelernten Reglers zu verbessern.