Se concentre sur la conception d'observateurs d'ordre réduit dans les systèmes de contrôle multivariables, en soulignant l'importance des observateurs et de l'attribution de valeurs propres dans la conception des contrôleurs.
Explore les processus stochastiques contrôlés, en se concentrant sur l'analyse, le comportement et l'optimisation, en utilisant la programmation dynamique pour résoudre les problèmes du monde réel.
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 Eigenvalue Attribution dans le contrôle multivariable, en mettant l'accent sur les effets de la discrétisation et les défis dans la préservation de la structure du système.
Couvre la conception du contrôleur numérique, les modèles à temps discret, le contrôleur RST, le placement des pôles, la régulation, le suivi et les performances du domaine temporel.
Couvre le test expérimental en boucle fermée pour l'accord des paramètres PID et la mise en œuvre d'un régulateur PI pour obtenir une réponse oscillatoire.
