Breaking frontiers of Internal Model Principle and Adaptive Control through hybrid Techniques for next-generation Mechatronics

Projektinformationen

IMPACT4Mech

ID Finanzhilfevereinbarung: 101104404

DOI

10.3030/101104404

EK-Unterschriftsdatum 12 Mai 2023

Startdatum 1 März 2024

Enddatum 31 März 2027

Finanziert unter

• Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA)

Gesamtkosten

Keine Daten

EU-Beitrag

€ 265 099,20

Koordiniert durch

ALMA MATER STUDIORUM - UNIVERSITA DI BOLOGNA
Italy

CORDIS bietet Links zu öffentlichen Ergebnissen und Veröffentlichungen von HORIZONT-Projekten.

Links zu Ergebnissen und Veröffentlichungen von RP7-Projekten sowie Links zu einigen Typen spezifischer Ergebnisse wie Datensätzen und Software werden dynamisch von OpenAIRE abgerufen.

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 and/or made open, and how it will be curated and preserved.

Veröffentlichungen

Peer reviewed articles (3)

Data-Driven Control of Continuous-Time LTI Systems via Non-Minimal Realizations

Autoren: Alessandro Bosso, Marco Borghesi, Andrea Iannelli, Giuseppe Notarstefano, Andrew R. Teel
Veröffentlicht in: IEEE Transactions on Automatic Control, 2026, ISSN 1558-2523
Herausgeber: Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
DOI: 10.1109/TAC.2026.3680845

Adaptive Hybrid Control for Robust Global Phase Synchronization of Kuramoto Oscillators

Autoren: Alessandro Bosso; Ilario Antonio Azzollini; Simone Baldi; Luca Zaccarian
Veröffentlicht in: IEEE Transactions on Automatic Control, 2024, ISSN 1558-2523
Herausgeber: IEEE
DOI: 10.1109/TAC.2024.3403692

Derivative-free data-driven control of continuous-time linear time-invariant systems

Autoren: Alessandro Bosso; Marco Borghesi; Andrea Iannelli; Giuseppe Notarstefano; Andrew R. Teel
Veröffentlicht in: European Journal of Control, 2025, ISSN 1435-5671
Herausgeber: Elsevier
DOI: 10.48550/ARXIV.2410.24167

Conference proceedings (1)

On-Policy Data-Driven Linear Quadratic Optimal Control of SISO Systems via Model Reference Adaptive Reinforcement Learning

Autoren: Alessandro Bosso, Marco Borghesi, Andrea Serrani, Giuseppe Notarstefano, Andrew R. Teel
Veröffentlicht in: 2025 IEEE 64th Conference on Decision and Control (CDC), 2026
Herausgeber: IEEE
DOI: 10.1109/CDC57313.2025.11312870