使用复杂的数学,奥尔多·j·Munoz-Vazquez博士是找到方法来预测和控制复杂的自动化系统的行为。|图片:德州农工大学工程
自动化使用各种技术,减少人工干预流程和控制系统,包括工厂生产线、化学过程和无人驾驶车辆。人机交互在这些系统是减少使用程序系统数学模型的结果更有效和准确。
奥尔多·j . Munoz-Vazquez博士教学多学科工程系助理教授在德州农工大学,与一个国际研究团队,使用复杂的数学预测更大的一类动态系统的行为更加准确和有效。
这项研究发表在了计算和应用数学杂志》上。
研究人员分析了广义控制结构,或控制循环机制,利用反馈依靠最近提出的积分微分的运算符。在未来的研究中,他们将考虑这些模型的准确性通过分析复杂动力系统的响应,包括机器人运动甚至康复任务,human-in-the-loop的情况下。
现代系统和工业应用要求更严格的操作条件,想知道更多不同的任务要求和系统规范。反过来,需要更灵活的工具来反映真实系统响应的动态模型的特点。
研究人员发现新方法将微积分基本定理扩展到小说和广义积分微分的运营商,建立有趣的不平等,使稳定性分析和合成新的控制方法。
“第二类沃尔泰拉积分方程允许更大的一类动态系统的数学建模,“Munoz-Vazquez说。
鉴于系统研究更一般,预计这些方程来获得更准确的模型和控制策略,有助于在精确的机器人运动控制系统中,电网络的稳定,能量较低的存储设备和ultra-slow反应或涉及粘弹性流体的化学过程的监管。
这项研究是在一个非常早期的阶段。在未来,它将可能发展一般实际系统的动态模型和控制算法,可应用于自然的理解或合成的新技术如机器人、康复、化学过程和其他应用程序。
“我希望这些新工具将会增加潜在的兴趣研究和工业社区,“Munoz-Vazquez说。
其他贡献者研究包括奥斯卡Martinez-Fuentes博士和吉尔勒莫Fernandez-Anaya。