Structured physics-guided neural networks for electromagnetic commutation applied to industrial linear motors
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Bolderman, Max, Lazar, Mircea, Butler, Hans |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2024
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Physics-guided neural networks for inversion-based feedforward control applied to hybrid stepper motors
von: Fan, Daiwei, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Fan, Daiwei, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Data-driven feedforward control design for nonlinear systems: A control-oriented system identification approach
von: Bolderman, Max, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Bolderman, Max, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Physics-guided gated recurrent units for inversion-based feedforward control
von: Lin, Mingdao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Lin, Mingdao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Physics-guided neural networks for feedforward control with input-to-state stability guarantees
von: Bolderman, Max, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Bolderman, Max, et al.
Veröffentlicht: (2023)
A universal reproducing kernel Hilbert space for learning nonlinear systems operators
von: Lazar, Mircea
Veröffentlicht: (2024)
von: Lazar, Mircea
Veröffentlicht: (2024)
Neural Data-Enabled Predictive Control
von: Lazar, Mircea
Veröffentlicht: (2024)
von: Lazar, Mircea
Veröffentlicht: (2024)
Finite Control Set Model Predictive Control with Limit Cycle Stability Guarantees
von: Xu, Duo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Xu, Duo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Dynamic Output-Feedback Controller Synthesis for Dissipativity and $H_2$ Performance from Noisy Input-Output Data
von: Kristović, Pietro, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Kristović, Pietro, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Dynamic Output-Feedback Controller Synthesis for Dissipativity and $H_2$ Performance from Noisy Input-State Data
von: Kristović, Pietro, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Kristović, Pietro, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Kernelized offset-free data-driven predictive control for nonlinear systems
von: de Jong, Thomas Oliver, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: de Jong, Thomas Oliver, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Offset-free Data-Driven Predictive Control for Grid-Connected Power Converters in Weak Grid Faults
von: Kraayeveld, Ivo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Kraayeveld, Ivo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Neural Parameter-varying Data-enabled Predictive Control of Cold Atmospheric Pressure Plasma Jets
von: GhafGhanbari, Pegah, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: GhafGhanbari, Pegah, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Koopman Data-Driven Predictive Control with Robust Stability and Recursive Feasibility Guarantees
von: de Jong, Thomas, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: de Jong, Thomas, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Scalable Nonlinear DeePC: Bridging Direct and Indirect Methods and Basis Reduction
von: de Jong, Thomas O., et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: de Jong, Thomas O., et al.
Veröffentlicht: (2025)
Multivariable control of modular multilevel converters with convergence and safety guarantees
von: Dreke, Victor Daniel Reyes, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Dreke, Victor Daniel Reyes, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Situation-Aware Interactive MPC Switching for Autonomous Driving
von: Qi, Shuhao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Qi, Shuhao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Imitation learning with artificial neural networks for demand response with a heuristic control approach for heat pumps
von: Dengiz, Thomas, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Dengiz, Thomas, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Stochastic MPC for Finite Gaussian Mixture Disturbances with Guarantees
von: Engelaar, Maico H. W., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Engelaar, Maico H. W., et al.
Veröffentlicht: (2024)
Efficient sparse GP-MPC with accurate mean and variance propagation applied for quadcopter flight control
von: Badakis, Giannis, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Badakis, Giannis, et al.
Veröffentlicht: (2026)
The impact of sensor placement on graph-neural-network-based leakage detection
von: van Gemert, J. J. H., et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: van Gemert, J. J. H., et al.
Veröffentlicht: (2026)
Approximate non-linear model predictive control with safety-augmented neural networks
von: Hose, Henrik, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Hose, Henrik, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Risk-Aware MPC for Stochastic Systems with Runtime Temporal Logics
von: Engelaar, Maico H. W., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Engelaar, Maico H. W., et al.
Veröffentlicht: (2024)
The curse of dimensionality: what lies beyond the capabilities of physics-informed neural networks
von: Penuela, J., et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Penuela, J., et al.
Veröffentlicht: (2025)
From Product Hilbert Spaces to the Generalized Koopman Operator and the Nonlinear Fundamental Lemma
von: Lazar, Mircea
Veröffentlicht: (2025)
von: Lazar, Mircea
Veröffentlicht: (2025)
On Structural Non-commutativity in Affine Feedback of SISO Nonlinear Systems
von: S., Venkatesh G.
Veröffentlicht: (2024)
von: S., Venkatesh G.
Veröffentlicht: (2024)
Risk-Aware Real-Time Task Allocation for Stochastic Multi-Agent Systems under STL Specifications
von: Engelaar, Maico H. W., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Engelaar, Maico H. W., et al.
Veröffentlicht: (2024)
Structural sign herdability of linear time-invariant systems:theory and design for arbitrary network structures
von: M, Pradeep, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: M, Pradeep, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Controlling network-coupled neural dynamics with nonlinear network control theory
von: Xia, Zhongye, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Xia, Zhongye, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Error estimation for physics-informed neural networks with implicit Runge-Kutta methods
von: Stiasny, Jochen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Stiasny, Jochen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Error bounds for maxout neural network approximations of model predictive control
von: Teichrib, Dieter, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Teichrib, Dieter, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Enhanced physics-informed neural networks (PINNs) for high-order power grid dynamics
von: Nair, Vineet Jagadeesan
Veröffentlicht: (2024)
von: Nair, Vineet Jagadeesan
Veröffentlicht: (2024)
Control of dynamical systems with neural networks
von: Böttcher, Lucas
Veröffentlicht: (2025)
von: Böttcher, Lucas
Veröffentlicht: (2025)
Mixed-integer linear programming approaches for tree partitioning of power networks
von: Lan, Leon, et al.
Veröffentlicht: (2021)
von: Lan, Leon, et al.
Veröffentlicht: (2021)
Deep neural network approximations for the stable manifolds of the Hamilton-Jacobi-Bellman equations
von: Chen, Guoyuan
Veröffentlicht: (2020)
von: Chen, Guoyuan
Veröffentlicht: (2020)
Boosting the transient performance of reference tracking controllers with neural networks
von: Kirsch, Nicolas, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Kirsch, Nicolas, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Collaborative Safety-Critical Control for Dynamically Coupled Networked Systems
von: Butler, Brooks A., et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Butler, Brooks A., et al.
Veröffentlicht: (2023)
Exploiting structural observability and graph colorability for optimal sensor placement in water distribution networks
von: van Gemert, J. J. H., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: van Gemert, J. J. H., et al.
Veröffentlicht: (2024)
Reliably-stabilizing piecewise-affine neural network controllers
von: Fabiani, Filippo, et al.
Veröffentlicht: (2021)
von: Fabiani, Filippo, et al.
Veröffentlicht: (2021)
Switched max-plus linear-dual inequalities for makespan minimization: the case study of an industrial bakery shop
von: Zorzenon, Davide, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Zorzenon, Davide, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Reachability analysis for piecewise affine systems with neural network-based controllers
von: Teichrib, Dieter, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Teichrib, Dieter, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Ähnliche Einträge
-
Physics-guided neural networks for inversion-based feedforward control applied to hybrid stepper motors
von: Fan, Daiwei, et al.
Veröffentlicht: (2023) -
Data-driven feedforward control design for nonlinear systems: A control-oriented system identification approach
von: Bolderman, Max, et al.
Veröffentlicht: (2023) -
Physics-guided gated recurrent units for inversion-based feedforward control
von: Lin, Mingdao, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Physics-guided neural networks for feedforward control with input-to-state stability guarantees
von: Bolderman, Max, et al.
Veröffentlicht: (2023) -
A universal reproducing kernel Hilbert space for learning nonlinear systems operators
von: Lazar, Mircea
Veröffentlicht: (2024)