Robust and data-Efficient Learning for Industrial Control

Projektinformationen

RELIC

ID Finanzhilfevereinbarung: 101063948

DOI

10.3030/101063948

Das Projekt endete am 31 August 2024

EK-Unterschriftsdatum 9 Juni 2022

Startdatum 5 Juni 2023

Enddatum 4 Juni 2025

Finanziert unter

• Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA)

Gesamtkosten

Keine Daten

EU-Beitrag

€ 210 911,04

Koordiniert durch

NORGES TEKNISK-NATURVITENSKAPELIGE UNIVERSITET NTNU
Norway

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Leistungen

Data Management Plan (1)

Data Management Plan

The Data Management Plan describes the data management life cycle for all data sets that will be collected processed or generated by the action It is a document describing what data will be collected processed or generated and following what methodology and standards whether and how this data will be shared andor made open and how it will be curated and preserved

Veröffentlichungen

Conference proceedings (2)

Tuning of Online Feedback Optimization for setpoint tracking in centrifugal compressors

Autoren: Zagorowska, Marta; Ortmann, Lukas; Rupenyan, Alisa; Mercangoez, Mehmet; Imsland, Lars
Veröffentlicht in: 2024
Herausgeber: Elsevier
DOI: 10.1016/j.ifacol.2024.08.448

PI-CoF: A Bilevel Optimization Framework for Solving Active Learning Problems using Physics-Information

Autoren: Liqiu Dong, Marta Zagorowska, Tong Liu, Alex Durkin, Mehmet Mercangöz
Veröffentlicht in: 2024 IEEE Conference on Control Technology and Applications (CCTA), 2024
Herausgeber: IEEE
DOI: 10.1109/CCTA60707.2024.10666639