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

Informazioni relative al progetto

IMPACT4Mech

ID dell’accordo di sovvenzione: 101104404

DOI

10.3030/101104404

Data della firma CE 12 Maggio 2023

Data di avvio 1 Marzo 2024

Data di completamento 31 Marzo 2027

Finanziato da

• Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA)

Costo totale

Nessun dato

Contributo UE

€ 265 099,20

Coordinato da

ALMA MATER STUDIORUM - UNIVERSITA DI BOLOGNA
Italy

CORDIS fornisce collegamenti ai risultati finali pubblici e alle pubblicazioni dei progetti ORIZZONTE.

I link ai risultati e alle pubblicazioni dei progetti del 7° PQ, così come i link ad alcuni tipi di risultati specifici come dataset e software, sono recuperati dinamicamente da .OpenAIRE .

Risultati finali

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.

Pubblicazioni

Peer reviewed articles (3)

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

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

Adaptive Hybrid Control for Robust Global Phase Synchronization of Kuramoto Oscillators

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

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

Autori: Alessandro Bosso; Marco Borghesi; Andrea Iannelli; Giuseppe Notarstefano; Andrew R. Teel
Pubblicato in: European Journal of Control, 2025, ISSN 1435-5671
Editore: 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

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