Couvre la conception et l'analyse des systèmes de contrôle multivariables, en mettant l'accent sur la stabilité et l'erreur de suivi en état d'équilibre zéro.
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 l'importance de la modélisation et de la prévision d'environnements incertains pour assurer une autonomie sûre et performante dans les systèmes autonomes modernes.
Explore les modèles de contrôle prédictif avec des MFD multi-régions dans la modélisation des flux de trafic et discute de l'impact de l'hétérogénéité sur les stratégies de contrôle.
Couvre la hiérarchie de l'automatisation industrielle, les systèmes de contrôle et les catégories d'usine, en soulignant l'importance et les applications de l'automatisation dans diverses industries.
Explore le contrôle dynamique des systèmes, les régulateurs, les signaux et les structures antisismiques, en soulignant l'importance des variables qui changent au fil du temps.
Introduit le contrôle prédictif (DEEPC) activé par les données comme méthode de conception des contrôleurs directement à partir des données d'entrée/sortie mesurées, réduisant ainsi le coût de conception et de mise en service.
Explore la robotique autonome, couvrant la cinématique, le contrôle, le contrôle de position, la modélisation, la linéarisation et la compensation de l'avance.
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 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.
