Explore le contrôle de l'alimentation avant pour atteindre zéro erreur d'état stable et discute des avantages dans la manipulation de systèmes complexes.
Explore la stabilité des équations différentielles ordinaires, en se concentrant sur la dépendance des solutions, les données critiques, la linéarisation et le contrôle des systèmes non linéaires.
Explore le défi de contrôle dans les systèmes robotiques souples et l'utilisation de modèles simplifiés avec théorie de contrôle non linéaire pour l'exécution dynamique des tâches.
Explore les concepts fondamentaux des capteurs, y compris les capteurs de position, les fonctions de transfert et les précisions typiques de la robotique.
Couvre le modèle de contrôle prédictif pour les diagrammes fondamentaux macroscopiques multi-régions dans la modélisation du flux de trafic et son application dans la gestion des problèmes de contrôle non linéaire.
Explore la transformation en Z, les propriétés du système et l'analyse des systèmes discrets, en se concentrant sur les fonctions de stabilité et de transfert.
Explore le suivi sans décalage dans le contrôle multivariable, couvrant les conditions nécessaires et la compensation avancée pour rejeter les perturbations et atteindre des points de consigne constants.
Explore les approches et les défis modernes en matière d'acquisition de données pour l'apprentissage de contrôleurs optimaux au moyen de démonstrations et de méthodes axées sur les données.
