Control of Complex Systems
Lingua: inglese
Editore: Elsevier - Health Sciences Division, US, 2016
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- Nuovo
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In the era of cyber-physical systems, the area of control of complex systems has grown to be one of the hardest in terms of algorithmic design techniques and analytical tools. The 23 chapters, written by international specialists in the field, cover a variety of interests within the broader field of learning, adaptation, optimization and networked control. The editors have grouped these into the following 5 sections: "Introduction and Background on Control Theory, "Adaptive Control and Neuroscience, "Adaptive Learning Algorithms, "Cyber-Physical Systems and Cooperative Control, "Applications.The diversity of the research presented gives the reader a unique opportunity to explore a comprehensive overview of a field of great interest to control and system theorists. This book is intended for researchers and control engineers in machine learning, adaptive control, optimization and automatic control systems, including Electrical Engineers, Computer Science Engineers, Mechanical Engineers, Aerospace/Automotive Engineers, and Industrial Engineers. It could be used as a text or reference for advanced courses in complex control systems. . Collection of chapters from several well-known professors and researchers that will showcase their recent work . Presents different state-of-the-art control approaches and theory for complex systems . Gives algorithms that take into consideration the presence of modelling uncertainties, the unavailability of the model, the possibility of cooperative/non-cooperative goals and malicious attacks compromising the security of networked teams . Real system examples and figures throughout, make ideas concrete. …
Codice articolo LU-9780128052464
- Titolo
- Control of Complex Systems
- Autore
- Kyriakos Vamvoudakis
- Editore
- Elsevier - Health Sciences Division, US
- Anno di pubblicazione
- 2016
- Condizione
- New
- Rilegatura
- Hardback
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 0128052465
- ISBN 13
- 9780128052464
- Peso dell'articolo
- 1340 grammi
In the era of cyber-physical systems, the area of control of complex systems has grown to be one of the hardest in terms of algorithmic design techniques and analytical tools. The 23 chapters, written by international specialists in the field, cover a variety of interests within the broader field of learning, adaptation, optimization and networked control. The editors have grouped these into the following 5 sections: “Introduction and Background on Control Theory?, “Adaptive Control and Neuroscience?, “Adaptive Learning Algorithms?, “Cyber-Physical Systems and Cooperative Control?, “Applications?.The diversity of the research presented gives the reader a unique opportunity to explore a comprehensive overview of a field of great interest to control and system theorists.
This book is intended for researchers and control engineers in machine learning, adaptive control, optimization and automatic control systems, including Electrical Engineers, Computer Science Engineers, Mechanical Engineers, Aerospace/Automotive Engineers, and Industrial Engineers. It could be used as a text or reference for advanced courses in complex control systems.
• Collection of chapters from several well-known professors and researchers that will showcase their recent work
• Presents different state-of-the-art control approaches and theory for complex systems
• Gives algorithms that take into consideration the presence of modelling uncertainties, the unavailability of the model, the possibility of cooperative/non-cooperative goals and malicious attacks compromising the security of networked teams
• Real system examples and figures throughout, make ideas concrete
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Informazioni sull’autore
Dr. Jagannathan Sarangapani (referred here as S. Jagannathan) is at the Missouri University of Science and Technology (former University of Missouri-Rolla) where he is a Rutledge-Emerson Endowed Chair Professor of Electrical and Computer Engineering and Site Director for the NSF Industry/University Cooperative Research Center on Intelligent Maintenance Systems. His research interests include neural network control, adaptive event-triggered control, secure networked control systems, prognostics, and autonomous systems/robotics.
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