Explore la conception de poids et l'analyse de stabilité dans les systèmes de contrôle multivariables, en mettant l'accent sur la théorie Lyapunov et la stabilité LQR.
Explore la théorie du contrôle quadratique optimal linéaire, couvrant les problèmes FH-LQ et IH-LQ et l'importance de l'observabilité dans les systèmes de contrôle.
Couvre la conception des estimateurs et des contrôleurs pour les systèmes multivariables, en mettant l'accent sur l'estimation de l'état et le rejet des perturbations.
Couvre la théorie des systèmes, le contrôle de rétroaction classique et les applications dans les bâtiments écologiques et les installations de réfrigération au gaz naturel.
Explore la conception de contrôle de retour d'état complet, en se concentrant sur le placement des pôles et la conception linéaire de contrôleur d'état-feedback pour des systèmes comme un pendule.
Explore la régulation quadratique linéaire pour un contrôle optimal des systèmes linéaires, en se concentrant sur la minimisation d'une fonction de coût quadratique pour déplacer l'état du système vers zéro.
Explore la programmation dynamique pour un contrôle optimal, couvrant le remplacement de la machine, les chaînes de Markov, les politiques de contrôle et les problèmes quadratiques linéaires.
Introduit une conception LQR distribuée sous-optimale pour les systèmes couplés physiquement avec des garanties de stabilité et des comparaisons de simulation.
Explore l'utilisation de modèles de contrôleurs prédictifs dans l'entraînement robotique pour préserver la variabilité des mouvements et soutenir l'apprentissage moteur.
