Efficient robust feed forward model predictive control with tracking

2016 ◽  
Author(s):  
S. S. Dughman ◽  
J. A. Rossiter
Keyword(s):  
Model Predictive Control ◽  
Predictive Control ◽  
Forward Model ◽  
Feed Forward ◽  
Feed Forward Model

scholarly journals Het learning feed-forward model als leidraad voor het proces van risicomanagement

2010 ◽  
Vol 84 (5) ◽  
pp. 254-259
Author(s):  
Egbert Van Der Meer
Keyword(s):  
Corporate Governance ◽  
Forward Model ◽  
Feed Forward ◽  
Feed Forward Model

Het proces van risicomanagement wordt in dit artikel vergeleken met een elementair model uit de cybernetica, het feed-forward model. De onderdelen uit dit model worden elk van een betekenis voorzien in de context van risicomanagement en vervolgens op relevantie getoetst aan de hand van drie praktijkmodellen (COSO ERM , 2004, AS/NZS 4360, 2004 en Airmic RM S, 2002). Op basis hiervan wordt het model uitgebreid met learning en met enige voorzichtigheid geconcludeerd dat het learning feed-forward model een meer volledige beschrijving geeft van de hoofdlijnen van het risicomanagementproces dan de praktijkmodellen. Aanbevolen wordt dat organisaties het model gebruiken als startpunt voor het ontwerpen van een passend risicomanagementproces. In dit proces dienen ‘corporate governance’ en risicomanagement meer als één geheel te worden beschouwd en dient naast bestaande onderwerpen aandacht te worden besteed aan de mogelijkheid dat risico-informatie onduidelijk wordt gepresenteerd, verborgen blijft, niet wordt begrepen of wordt genegeerd (noise), en aan de referentiekaders van waaruit managers beslissingen nemen (reference). Ook wordt aangeraden om het risicomanagementproces pas uit te voeren bij nieuwe of gewijzigde risico’s en monitoring vooral uit te voeren vlak na invoering van een nieuw risicomanagementsysteem.

scholarly journals A Fas/FasL mediated Feed-forward Controller of T-cell Differentiation Reconciles MIS-C and Discrepant Youth and Adult Covid-19 Severity

2021 ◽  
Author(s):  
Anthony Joseph Leonardi
Keyword(s):  
Cell Differentiation ◽  
T Cell ◽  
T Cell Differentiation ◽  
Forward Model ◽  
Fasl Expression ◽  
Feed Forward ◽  
T Cell Stimulation ◽  
Feed Forward Controller ◽  
Feed Forward Model

Fas expression is quickly upregulated on CD8+ T cells following stimulation, while FasL expression is limited to Tcm and later. A phenomenon of T cell differentiation via paracrine Fas signal has been previously described. Here, we describe such differentiation in a pool fits the Feed-forward model which can correct for disturbances in the system, as seen during in vitro T cell stimulation. This feed-forward controller exerts control via Fas/ FasL expression, and the effect is uncoupled with use of lz-FasL. Interestingly, the feed-forward model provides us with evolutionary insight as to why Fas stimulation becomes apoptotic at terminal differentiation, in order to exhibit a perfect and extinguished control and response.

scholarly journals Model Predictive Control of Robotic Grinding Based on Deep Belief Network

Complexity ◽  
2019 ◽  
Vol 2019 ◽  
pp. 1-12
Author(s):  
Shouyan Chen ◽  
Tie Zhang ◽  
Yanbiao Zou ◽  
Meng Xiao
Keyword(s):  
Feedback Control ◽  
Model Predictive Control ◽  
Predictive Control ◽  
Model Simulation ◽  
Deep Belief Network ◽  
Model Parameters ◽  
Feed Forward ◽  
Belief Network ◽  
Control Approach ◽  
Robotic Grinding

Considering the influence of rigid-flexible dynamics on robotic grinding process, a model predictive control approach based on deep belief network (DBN) is proposed to control robotic grinding deformation. The rigid-flexible coupling dynamics of robotic grinding is first established, on the basis of which a robotic grinding prediction model is constructed to predict the change of robotic grinding status and perform feed-forward control. A rolling optimization formula derived from the energy function is also established to optimize control output in real time and perform feedback control. As the accurately model parameters are hard to obtain, a deep belief network is constructed to obtain the parameters of robotic grinding predictive model. Simulation and experimental results indicate that the proposed model predictive control approach can predict abrupt change of robotic grinding status caused by deformation and perform a feed-forward and feedback based combination control, reducing control overflow and system oscillation caused by inaccurate feedback control.

scholarly journals The Attentional Attraction Field: A feed-forward model of attention

2013 ◽  
Vol 13 (9) ◽  
pp. 234-234 ◽  
Author(s):  
O. Baruch ◽  
Y. Yeshurun
Keyword(s):  
Forward Model ◽  
Feed Forward ◽  
Feed Forward Model
Sign in / Sign up

Export Citation Format

Share Document