Decentralized Event-Triggering for Control of Nonlinear Systems
University of Maryland（马里兰大学）
针对非线性系统，提出一种仅利用局部信息的分散式异步事件触发机制，保证传感器到中央控制器传输间隔的正下界和系统渐近稳定性，并扩展至LTI系统的全局渐近稳定性和尺度不变性。
2014-06-13 cs.SY eess.SY math.OC
Experimental evaluation of sensor attacks and defense mechanisms in feedback systems
在这项工作中，我们评估理论结果的可行性，最坏情况下的影响，和防御机制对隐形传感器攻击的实验设置。我们证明了，对于一个控制器与稳定的动态的隐形传感器攻击是可能的进行和理论上的最坏情况下的影响是接近实际的。然而，虽然攻击理论上应该是可能的，当控制器有积分的行动，我们表明，积分行动减慢攻击者和攻击者是不能够保持隐身，如果它没有完善的知识的控制器状态。此外，我们还研究了不同的异常检测器对攻击影响的影响，并得出结论，具有内部动态的检测器的影响较小。最后，我们使用噪声注入到控制器的动态，以揭示否则隐形攻击。
2022-04-28 cs.SY eess.SY math.OC
Self-Healing Hybrid Control as a Proxy for Detection and Mitigation of Sensor Attacks in Cooperative Driving
Eindhoven University of Technology（埃因霍温理工大学）；Singapore University of Technology and Design（新加坡科技设计大学）
本文提出了一种实时混合控制器方案，通过传感器冗余和多数投票机制实时检测并缓解协同驾驶中的传感器攻击，仿真结果验证了其有效性。
2026-09-01 cs.SY eess.SY
Descending Predictive Feedback: From Optimal Control to the Sensorimotor System
下行预测反馈（DPF）是中枢神经系统中一种普遍存在但无法解释的现象。最近的观察运动相关的信号在视觉系统中的动机，我们从感觉运动的角度来处理这个问题，并利用最优控制器来解释DPF。我们定义和分析DPF的最优控制的上下文中，重新审视几个控制问题（状态反馈，完全控制，和输出反馈），以探索的条件下，需要DPF。我们发现，即使是小的偏差，从无约束的状态反馈问题（如不完整的传感，通信延迟）需要DPF的最优控制器。我们还讨论了控制器结构和神经科学的观察之间的相似之处。特别是，系统级（SLS）控制器显示DPF模式兼容的预测编码理论，并很容易适应典型的神经元的信令限制（如延迟），使其成为候选人用于感觉运动建模。
2021-03-31 cs.SY eess.SY math.OC
On the minimal set of controllers and sensors for linear power flow
本文考虑了一个具有区间有界节点功率注入和有限线路潮流的线性潮流模型。我们基于最小测量集确定要控制的功率注入的最小数量，使得整个系统对于非受控功率注入的所有分配都是可行的。对于重要的情况下，可能的测量是节点的功率注入，我们表明，该问题可以有效地解决作为一个混合整数线性规划（MILP）。当线路潮流被认为是潜在的测量，我们推导出一个迭代的，贪婪的算法，提供了一个可行的，但可能是保守的解决方案。我们将所开发的算法应用于小型微电网和IEEE 118总线测试电力系统的修改版本。我们表明，在这两种情况下，可以得到所需的控制器和测量的数量方面的稀疏解决方案。此外，所需的测量的数量可以显着减少，如果线流量测量被认为是额外的节点功率注入。
2020-03-23 cs.SY eess.SY math.OC
Circular-Line Trajectory Tracking Controller for Mobile Robot using Multi-Pixy2 Sensors
Saigon University（西贡大学）；University of Technology (HCMUT)（胡志明市理工大学）；Vietnam National University Ho Chi Minh City（胡志明市越南国家大学）
针对移动机器人圆-线轨迹跟踪问题，提出利用三个 Pixy2 传感器获取信息并建立运动学模型，结合滑模控制器调节跟踪误差，仿真验证了方法有效性。
2023-08-12 cs.RO cs.SY eess.SY
Modular design of jointly optimal controllers and forwarding policies for wireless control
KTH Royal Institute of Technology（皇家理工学院）；Huawei Technologies Sweden AB（华为技术瑞典有限公司）
针对传感器通过不可靠、能量受限的多跳无线网络向控制器发送测量值的无线控制回路，提出将联合设计问题分解为传输调度和最优控制两个独立子问题，并分别给出最优解，实现高效协同设计。
2014-07-01 cs.SY eess.SY math.OC
Asynchronous Decentralized Event-triggered Control
University of Groningen（格罗宁根大学）
提出一种分散式事件触发控制器实现方法，允许传感器异步非周期测量，并通过单比特通信减少传输延迟和触发次数。
2013-05-17 cs.SY eess.SY math.OC
Model-Based Event-Triggered Implementation of Hybrid Controllers Using Finite-Time Convergent Observers
本文提出一种基于有限时间收敛观测器的混合控制器事件触发实现方法，实现了控制器与传感器设计的分离，并证明了混合闭环系统的渐近稳定性，数值仿真验证了其有效性。
2024-11-14 cs.SY eess.SY
Fractional Order Fuzzy Control of Nuclear Reactor Power with Thermal-Hydraulic Effects in the Presence of Random Network Induced Delay and Sensor Noise having Long Range Dependence
Jadavpur University（贾达普大学）；University of Southampton（南安普顿大学）；Indian Institute of Technology Delhi（德里印度理工学院）；Bhabha Atomic Research Centre（巴哈原子研究中心）
本文提出一种分数阶模糊PID控制器，用于在随机网络延迟和长程依赖传感器噪声存在下控制核反应堆功率，通过遗传算法优化实现鲁棒性。
2013-06-16 cs.SY eess.SY math.OC
Resilient Feedback Controller Design For Linear Model of Power Grids
Virginia Polytechnic Institute and State University（弗吉尼亚理工大学）
本文设计了针对受传感器和执行器攻击的线性时不变系统鲁棒控制器，提出概率攻击模型，推导了攻击下的观测器和控制器，利用Lyapunov函数方法证明系统在输出反馈控制器下具有指数均方稳定性，仿真结果验证了控制器设计的有效性。
2018-07-18 cs.SY eess.SY
Bayesian Meta-Learning on Control Barrier Functions with Data from On-Board Sensors
本文提出利用贝叶斯元学习框架学习控制屏障函数，使机器人能在未知环境中仅凭少量机载传感器数据快速适应新环境并在线合成安全控制器，同时提供概率安全保证。
2023-08-10 cs.SY eess.SY
Digital Control of Negative Imaginary Systems Using Discrete-Time Multi-HIGS: Application to a Dual-Stage MEMS Force Sensor
Monash University（莫纳什大学）；Erik Jonsson School of Engineering and Computer Science, The University of Texas at Dallas（德克萨斯大学达拉斯分校埃里克·乔森工程与计算机科学学院）；School of Engineering, College of Systems and Society, Australian National University（澳大利亚国立大学系统与社会学院工程学院）
本文提出利用离散时间多HIGS控制器对负虚系统进行数字控制，通过双模和三模HIGS的并联组合实现渐近稳定，并应用于双级MEMS力传感器，有效抑制共振并保持优良相位特性。
2026-04-11 cs.SY eess.SY math.OC
Statistical Watermarking for Networked Control Systems
University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校）；University of Michigan（密歇根大学）
本文提出一种统计水印检测方法，用于识别网络控制系统中的传感器和通信攻击。通过设计可由各子控制器控制的闭环系统，利用Heymann引理及其多输入扩展，实现对攻击的独立检测。
2017-09-25 cs.SY eess.SY math.OC
An Evolutionary Algorithm for Actuator-Sensor-Communication Co-Design in Distributed Control
University of Michigan, Ann Arbor（密歇根大学安娜堡分校）
本文研究了分布式环境下执行器、传感器和通信的协同设计问题，通过进化算法优化控制成本和材料成本，验证了在标准笔记本上秒级完成98状态摆方程模型协同设计的可行性。
2026-09-22 cs.SY eess.SY
Sum-of-Squares Data-driven Robustly Stabilizing and Contracting Controller Synthesis for Polynomial Nonlinear Systems
本文提出基于平方和规划的鲁棒收缩控制器综合方法，利用高品质数据辨识系统并在低品质数据时段在线综合控制器以限制状态偏差，并在无人机模型上验证了轨迹偏差的紧致控制效果。
2025-03-10 cs.SY eess.SY
Abstractions and sensor design in partial-information, reactive controller synthesis
University of Delaware（特拉华大学）；Max Planck Institute for Software Systems（马克斯·普朗克软件研究所）；University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学）
本文提出了一种抽象方法，用于处理部分观察系统的反应控制器合成，通过识别必要的传感模态来解决感知限制问题，并通过插值技术改进模型和传感器设计。
2014-05-18 cs.SY eess.SY
Iterative Joint Detection of Kalman Filter and Channel Decoder for Sensor-to-Controller Link in Wireless Networked Control Systems
本文提出了一种基于卡尔曼滤波与信道解码器的迭代联合检测算法，利用先验信息提升无线网络化控制系统中控制与通信的性能。
2025-12-18 cs.IT cs.SY eess.SY
Wireless for Control: Over-the-Air Controller
在闭环无线控制系统中，现有技术的方法规定控制器通过无线通信接收各个传感器测量值，然后将计算的控制信号发送到致动器。我们提出了一个在空中控制器的计划，其中所有的传感器连接到工厂同时发送缩放的传感信号直接到致动器，然后计算反馈控制信号部分在空中和部分由缩放操作在致动器。这种空中控制器基本上采用空中计算概念来计算闭环无线控制系统的控制信号。与现有技术的传感器到控制器和传感器到致动器通信方法相比，空中控制器利用多址无线信道的叠加特性，在单个通信资源单元中完成大量感测信号的通信和计算。因此，所提出的方案可以通过不需要专用控制器的简单网络架构在低致动延迟和低无线资源利用率方面获得显著的益处。数值结果表明，我们提出的空中控制器实现了一个巨大的拓宽的稳定区域的采样时间和延迟，并显着减少的控制信号的计算误差。
2021-05-27 cs.NI cs.SY eess.SY
Neural Network Controller for Autonomous Pile Loading Revised
Tampere University（坦佩雷大学）；Aalto University（阿尔托大学）；Technische Universität Darmstadt（达姆施塔特工业大学）；Cargotec Oyj（卡哥特科公司）
我们最近提出了两个桩加载控制器，从人类示范学习：一个神经网络（NNet）[1]和一个随机森林（RF）控制器[2]。在现场实验中，射频控制器获得了明显更好的成功率。在这项工作中，以前的研究结果进行了大幅修订，在冬季条件下进行夏季训练的控制器。冬季实验表明，需要额外的传感器，更多的训练数据，以及一个控制器，可以利用这些。因此，我们提出了一种修正的神经控制器（NNetV2），它具有更有表现力的结构，并使用神经注意力机制集中在传感器和控制信号的重要部分。使用相同的数据和传感器来训练和测试三个控制器，NNetV2实现了对急剧变化的条件和卓越的成功率更好的鲁棒性。据我们所知，这是第一次在剧烈变化的室外条件下测试重型机器的基于学习的控制器，并在冬季提供高成功率，在夏季进行培训。
2021-03-23 cs.LG cs.RO cs.SY
Contract-based hierarchical control using predictive feasibility value functions
Robert Bosch GmbH（罗伯特·博世有限公司）；ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院）
针对层次控制中模型不一致和独立控制器设计问题，提出一种基于契约的层次控制策略，通过软约束MPC的松弛变量构建契约，并利用显式函数近似（如神经网络）表示最优松弛成本，实现安全高效的层次控制。
2026-05-29 cs.SY eess.SY
Control of Fully Actuated Aerial Vehicles: A Comparison of Model-based and Sensor-based Dynamic Inversion
Professorship of Autonomous Aerial Systems, School of Engineering and Design, Technical University of Munich（自主航空系统教授职位，工程与设计学院，慕尼黑技术大学）
本文比较了模型驱动和传感器驱动动态逆控制器在全驱动六旋翼上的性能，发现传感器驱动在参数不匹配、风扰和传感器退化时表现更优，但在控制频率降低时模型驱动更佳。
2026-05-12 cs.RO cs.SY eess.SY
A Stability Analysis for the Reaction Torque Observer-based Sensorless Force Control Systems
提出了一种新的基于反作用力矩观测器（RTOb）的鲁棒力控制系统的离散时域稳定性分析方法。鲁棒力控制器的实现采用干扰观测器（DOb），以抑制干扰，如摩擦和滞后，在一个内环和另一个干扰观测器，即RTOb，估计接触力，而不使用力传感器。由于基于RTOB的鲁棒力控制器总是使用计算机和/或微控制器实现的，本文提出了一种在离散时间域的稳定性分析。结果表明，多普勒频移的带宽不仅受到测速噪声的限制，而且还受到水底效应的影响。它还表明，鲁棒力控制器的稳定性可能会显着恶化时，RTOb的设计参数没有得到适当的调整。例如，鲁棒力控制器可以具有非最小相位零点，因为RTOb的所识别的惯性（转矩系数）的设计参数增加（减小）。这可能导致力控制应用中的稳定性和性能差。所提出的稳定性分析进行了离散时间域的仿真和实验验证。
2023-02-06 cs.SY eess.SY
Safety Controller Synthesis for Stochastic Networked Systems under Communication Constraints
针对通信延迟与数据丢失的随机网络化系统，提出基于增广系统与控制屏障证书的安全控制器综合方法，将安全约束转化为矩阵不等式并量化安全概率，在RLC电路上验证有效性。
2025-09-09 cs.SY eess.SY
Input Voltage and Current Sensorless Control of a Single Phase AC-DC Boost Converter
本文提出一种无传感器控制方法，通过滤波变换将系统动态转化为合适形式，实现输入电压和电流的全局收敛估计，结合动态控制器进行验证。
2018-07-09 cs.SY eess.SY
A code-driven tutorial on encrypted control: From pioneering realizations to modern implementations
本文面向加密控制入门，以代码驱动教程形式介绍其安全背景，并基于 Paillier、GSW 和 CKKS 展示状态反馈与 PI 控制器的加密实现。
2024-04-06 cs.SY eess.SY
State Estimation with Secrecy against Eavesdroppers
University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学）
本文研究了在存在窃听者的情况下远程状态估计问题，提出了一种基于控制理论的完美保密定义，并通过随机 withhold 传感器信息实现保密，探讨了用户效用与窃听者保密之间的权衡。
2016-12-15 cs.CR cs.IT cs.SY
Speed-sensorless state feedback control of induction machines with LC filter
Munich School of Engineering (MSE)（慕尼黑工程学院）；Munich University of Applied Sciences (MUAS)（慕尼黑应用科学大学）
本文提出了一种无速度传感器的感应电机状态反馈控制器，利用速度自适应观测器估计速度和剩余状态，通过状态反馈控制器实现快速和渐近的设定点跟踪，采用LQR理论在线计算观测器和控制器增益以提高控制性能。
2018-07-31 cs.SY eess.SY
Optimal Downlink-Uplink Scheduling of Wireless Networked Control for Industrial IoT
针对半双工控制器下工业IIoT无线网络化控制的上下行传输折中，建立长期平均代价优化问题，给出有界代价最优平稳确定性策略的充要条件及低复杂度次优策略。
2019-10-06 cs.IT cs.SY eess.SY
Secure Sensor Design Against Undetected Infiltration: Minimum Impact-Minimum Damage
University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）
本文提出一种新机制，通过谨慎设计传感器输出来减少控制器被入侵后的损害，而非检测入侵。采用博弈论层次均衡方法，利用半定规划算法计算最优线性安全传感器输出，分析不同场景性能。
2018-01-05 cs.SY eess.SY
Adaptive Compliance Shaping with Human Impedance Estimation
人体阻抗参数在力量放大外骨骼的动力学中起着不可或缺的作用。许多方法被用来估计人体肌肉的刚度，但很少被用来提高这些设备的强度放大控制器的性能。我们提出了一个顺应性成形放大控制器，结合了一个准确的在线人体刚度估计从表面肌电图（sEMG）传感器和拉伸传感器连接到前臂和上臂的人。这些传感器值连同外骨骼位置及速度一起用于训练随机森林回归模型，所述随机森林回归模型准确地预测人的刚度，而不管变化的移动、松弛及肌肉共同收缩。我们的模型的准确性进行了验证，使用实验测试数据和该模型被实施到顺应性成形控制器。最后，我们表明，在线估计的刚度可以提高带宽和放大的控制器，同时保持鲁棒稳定。
2020-08-02 cs.SY eess.SY
Fundamental Limits for Sensor-Based Control via the Gibbs Variational Principle
Daniel Guggenheim School of Aerospace Engineering, Georgia Institute of Technology（丹尼尔·古金海姆航空航天工程学院，佐治亚理工学院）
通过吉布斯变分原理推导部分观测下因果反馈控制器的最小期望成本下界，提出自洽修正方法，并通过固定点方程获得可计算的数值界。
2026-07-08 cs.RO cs.SY eess.SY
SEO: Safety-Aware Energy Optimization Framework for Multi-Sensor Neural Controllers at the Edge
University of California, Irvine（加州大学欧文分校）
考虑到平台的限制，能量管理已成为多传感器自治系统在边缘实现高性能的精髓。然而，典型的这种系统，是有他们的控制器的设计与正式的安全保证，优先于这样的优化，这反过来又限制了他们在实际环境中的应用。在本文中，我们提出了一种新的能源优化框架，是知道自治系统的安全状态，并利用它来调节能源优化方法的应用，使系统的形式安全属性被保留。特别是，通过一个系统的安全状态的形式化表征为一个动态的处理期限，计算工作量的基础模型可以相应地适应。在我们的实验中，我们对两种流行的运行时能量优化方法（卸载和门控）进行了建模，并在CARLA仿真环境中模拟了自动驾驶系统（ADS）用例，其性能表征来自标准Nvidia Drive PX2 ADS平台。我们的研究结果表明，通过在测试用例场景中的感知风险的正式认识，仍然实现了能源效率的提高（达到89.9%），同时保持所需的安全属性。
2023-02-24 cs.DC cs.LG cs.SY
Real-Time Sensor-Based Feedback Control for Obstacle Avoidance in Unknown Environments
本文提出一种基于距离函数及其梯度的局部Lipschitz连续安全速度锥控制器，实现未知环境中的实时避障与安全导航，并保证目标几乎全局渐近稳定，适用于有限距离传感器车辆。
2024-03-13 cs.SY eess.SY
Secure Traffic Lights: Replay Attack Detection for Model-based Smart Traffic Controllers
快速的城市化需要智能交通管理解决方案，这些解决方案将传感器、分布式交通控制器和V2X通信技术结合起来，提供精细的交通控制，以缓解拥堵。与许多其他网络物理系统一样，智能交通管理系统通常缺乏安全措施。这使得敌对实体有许多机会对传感器网络、无线数据共享和/或分布式流量控制器进行攻击。我们表明，这些漏洞可以被利用来破坏大城市地区的流动性，并为道路上的司机和行人造成不安全的条件。具体来说，在本文中，我们研究了基于模型的流量控制器的漏洞，并表明，即使有最先进的攻击检测器，虚假数据注入也可以用来阻碍移动性。我们演示了重放攻击建模一个孤立的十字路口VISSIM，一个流行的交通模拟器，并讨论了对策，以挫败这种攻击。
2020-03-09 cs.CR cs.SY eess.SY
Deployment-Aware Controller and Control Architecture Co-Design via Mixed-Integer Output-Feedback SLS
KU Leuven（荷语鲁汶大学）
针对动态输出反馈系统，提出混合整数凸规划方法联合优化控制器传递矩阵与架构（传感器/执行器选择、链路及延迟），在车辆编队基准中非二次不变架构性能损失比最优二次不变架构降低3.8倍。
2026-08-18 cs.SY eess.SY math.OC
Comparison of Model Predictive and Reinforcement Learning Methods for Fault Tolerant Control
Vanderbilt University（范德堡大学）；Institute of Software Integrated Systems, Vanderbilt University（范德堡大学软件集成系统研究所）
容错控制器的一个理想的属性是适应系统的变化，因为它们在系统运行过程中演变。自适应控制器不需要枚举可能的故障的最优控制策略。相反，它可以实时近似一个。针对离散时间系统，提出了两种基于递阶强化学习的自适应容错控制方案。我们比较它们的性能对模型预测控制器存在传感器噪声和持续故障。在C-130飞机的油箱模型上对控制器进行了测试。我们的实验表明，基于强化学习的控制器比模型预测控制器在故障，部分可观测系统模型和不同的传感器噪声水平下表现得更鲁棒。
2020-08-10 cs.AI cs.LG cs.SY
Optimal Sequence-Based Control and Estimation of Networked Linear Systems
Karlsruhe Institute of Technology (KIT)（卡尔斯鲁厄理工学院）
针对多传感器网络化线性系统，提出一种统一的基于序列的控制与估计方法，通过发送控制输入序列补偿控制器-执行器通道的时延和数据丢失，并扩展至传感器-控制器通道，利用假设分布式卡尔曼滤波器（HKF）给出递归解。
2012-11-21 cs.SY eess.SY
Kernel Controllers: A Systems-Theoretic Approach for Data-Driven Modeling and Control of Spatiotemporally Evolving Processes
Pindrop Security；Distributed Autonomous Systems (DAS) laboratory Oklahoma State University（俄克拉荷马州立大学分布式自主系统实验室）
本文提出基于系统理论的方法，利用少量传感器和执行器实现对时空演变过程的建模、估计与控制，通过动态系统先验知识构建可控制的预测模型，并验证了其可观测性和可控性条件。
2015-08-09 cs.SY eess.SY
Learning Safe, Generalizable Perception-based Hybrid Control with Certificates
MIT（麻省理工学院）
许多机器人任务需要摄像头和激光雷达等高维传感器来导航复杂的环境，但围绕这些传感器开发可证明安全的反馈控制器仍然是一个具有挑战性的开放问题，特别是当涉及学习时。以往的工作已经证明了安全的感知反馈控制器分离的感知和控制子系统，并作出强有力的假设的感知子系统的能力。在这项工作中，我们介绍了一种新的学习使能的感知反馈混合控制器，在那里我们使用控制障碍函数（CBFs）和控制李雅普诺夫函数（CLFs），以显示一个全栈感知反馈控制器的安全性和活性。我们使用神经网络直接在机器人的观测空间中学习全栈系统的CBF和CLF，而不需要假设单独的基于感知的状态估计器。我们的混合控制器，称为LOCUS（学习启用观察-使用切换的反馈控制），可以安全地导航未知环境，始终达到其目标，并安全地推广到训练数据集之外的环境。我们在仿真和硬件实验中展示了LOCUS，它使用激光雷达传感器的反馈成功地导航了不断变化的环境。
2022-01-04 cs.RO cs.SY eess.SY
Distributed control under compromised measurements:Resilient estimation, attack detection, and vehicle platooning
我们研究如何设计一个安全的基于分布式控制器，使一组车辆可以实现准确的状态估计和编队控制，即使车辆传感器的一个子集的测量受到恶意攻击者。我们提出了一个架构，包括一个弹性的观察员，攻击检测器，和一个基于分布式控制器。分布式检测器能够更新三组车辆传感器：肯定受到攻击的，肯定没有攻击的，和怀疑受到攻击的。自适应观测器通过预设的静态或时变阈值使测量新息饱和，使得潜在受损的测量对估计的影响有限。所提出的结构的基本特性包括：1）检测器是无故障的，攻击和攻击的车辆传感器可以在有限的时间内识别; 2）观察器保证实时误差界和渐近误差界，当更多的攻击或攻击的车辆传感器被检测器识别时，具有更紧的界限; 3）分布式控制器确保闭环稳定性。所提出的方法的有效性进行评估，通过模拟的应用程序，车辆编队。
2020-10-19 cs.SY eess.SY
Frequency Shift Algorithm: Design of a Baseband Phase Locked Loop for Frequency-Domain Multiplexing Readout of X-ray Transition-Edge Sensor Microcalorimeters
过渡边缘传感器（TES）是一种用于测量单个X射线光子能量的极其灵敏的设备。对于天文光谱测量应用，SRON开发了一个频域复用（FDM）读出系统，用于千像素阵列的这种TES。每个TES在1至5 MHz范围内的特定频率下被电压偏置。各个像素之间的隔离是通过非常窄带（高Q）光刻LC谐振器获得的。为了防止由于互调线路噪声导致的能量分辨率降低，偏置频率分布在规则网格上。对LC谐振频率的精度要求很高。由于生产公差引起的谐振频率的偏差相对于带宽是显著的，并且控制器是必要的以补偿LC串联阻抗。我们提出了两个这样的控制器：一个简单的正交比例积分（PI）控制器和一个更复杂的阻抗估计。两个控制器都在基带中工作，并试图使TES电流与偏置电压同相，有效地作为锁相环（PLL）工作。它们允许TES像素的非LC谐振操作，同时保持TES热响应和能量分辨率。广泛的实验结果-最近发表在一个配套文件-与所提出的方法，表明这些控制器允许在多路复用操作中保存单个像素的能量分辨率。
2021-07-02 astro-ph.IM cs.SY eess.SY
Sensorless Physiological Control of Implantable Rotary Blood Pumps for Heart Failure Patients Using Modern Control Techniques
本文提出了一种结合无传感器和非侵入式数据测量的新控制策略，用于实现适应性强且鲁棒的IRBP控制器，以应对患者条件变化、模型不确定性和外部干扰。
2014-05-10 cs.SY eess.SY q-bio.QM
Privacy-Preserving Fusion for Multi-Sensor Systems Under Multiple Packet Dropouts
针对多数据包丢失和窃听攻击下的多传感器系统，提出基于分布式编码的隐私保护融合估计方法，通过集中式融合滤波器保证估计精度并严格分析数据机密性，仿真验证有效性。
2025-08-06 cs.SY eess.SY
Computationally Efficient Safe Control of Linear Systems under Severe Sensor Attacks
针对严重传感器攻击下的线性系统，提出基于保守CBF界和部分SSR子问题的计算高效安全控制方法，避免组合爆炸，实现实时安全保证。
2025-02-28 cs.SY eess.SY
Optimal Controller Realizations against False Data Injections in Cooperative Driving
本文针对协同驾驶中的FDI攻击，提出通过可逆控制器状态坐标变换生成等价实现，并结合可达性分析与线性矩阵不等式优化传感器组合，从而在不依赖攻击检测、不改变闭环性能的前提下提升鲁棒性。
2024-10-28 cs.CR cs.SY eess.SY
Deep Reinforcement Learning for Adaptive Traffic Signal Control
Iowa State University（爱荷华州立大学）
许多现有的交通信号控制器要么是简单的自适应控制器的基础上放置在交通路口周围的传感器，或优化的交通工程师在一个固定的时间表。优化交通控制器非常耗时，通常需要经验丰富的交通工程师。最近的研究已经证明了在这种情况下使用深度强化学习（DRL）的潜力。然而，大多数研究都没有考虑可以无缝过渡到部署的现实设置。在本文中，我们提出了一个基于DRL的自适应交通信号控制框架，明确考虑现实的交通场景，传感器和物理约束。在这个框架中，我们还提出了一种新的奖励功能，显示出显着改善的交通性能相比，典型的基线预定时和完全驱动的交通信号控制器。该框架的实现和验证仿真平台上模拟现实生活中的交通场景和传感器数据流。
2019-11-14 cs.LG cs.SY eess.SP
Dual Rate Control for Security in Cyber-physical Systems
University of Illinois（伊利诺伊大学）
本文研究了反馈系统中传感器和执行器的恶意攻击，提出双速率控制器能确保所有攻击可检测，通过快速采样输出提升性能。
2015-04-28 cs.SY eess.SY
Data-Driven Power Control for State Estimation: A Bayesian Inference Approach
Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学）；University of Newcastle, Australia（澳大利亚纽卡斯尔大学）
本文提出一种基于贝叶斯推断的数据驱动功率控制方法，通过优化传感器传输功率以提升状态估计精度，保留了局部状态估计的高斯性并推导出误差协方差的闭式解。
2015-03-24 cs.SY eess.SY
End-to-end Analysis and Design of a Drone Flight Controller
Boston University（波士顿大学）
本文提出一种基于任务调度和通信抽象的可组合管道模型，用于分析飞行控制器的端到端时间特性，并通过实验验证了其在多旋翼无人机上的应用效果。
2018-02-15 cs.OS cs.SY eess.SY
Towards Robust Deep Reinforcement Learning for Traffic Signal Control: Demand Surges, Incidents and Sensor Failures
Technical University of Denmark (DTU)（丹麦技术大学）
本文提出了一种开源的回调框架，用于在交通模拟环境中灵活评估不同深度强化学习配置，研究了深度强化学习自适应交通控制器在需求激增、事故导致的容量下降和传感器故障等场景下的表现，并提出了缓解这些外源不确定性的具体设计。
2019-07-22 cs.LG cs.SY eess.SY
Plant Equivalent Controller Realizations for Attack-Resilient Cyber-Physical Systems
Eindhoven University of Technology（埃因霍温理工大学）；Singapore University of Technology and Design（新加坡科技设计大学）
本文提出了一种基于植物等效控制器的闭环系统抗攻击方法，通过可达集分析和线性矩阵不等式设计，提升网络化物理系统在隐蔽攻击下的鲁棒性。
2026-09-10 cs.SY eess.SY
Lower Bound of Networked Control with Multiple Sensors and One Controller And The Application to Tracking Gaussian-Markov Source
University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校）；Purdue University（普渡大学）
研究多编码器单解码器网络控制系统的因果率失真函数这一长期未决问题，建立新的有向信息下界，证明线性编码器和解码器对优化下界的最优性，简化分析并给出相关半定规划公式。
2026-08-28 cs.IT cs.SY eess.SY
Learning Precisely Timed Feedforward Control of the Sensor-Denied Inverted Pendulum
由于信号延迟、计算复杂性和传感器拒绝环境引起的时间延迟在工程和生物控制系统中都构成了关键挑战。在这项工作中，我们研究生物启发的策略，开发精确定时的前馈控制律的工程系统大的时间延迟。我们证明了这种方法的非线性摆与部分否认的意见，使它只可能测量系统的状态附近的直立位置。给定一个大的干扰，使局部反馈控制器，它是必要的，以增加或删除能量的钟摆，使它返回到直立位置后，一个完整的旋转。在直立位置附近的部分观察在观察与致动最有效的区域之间引入了显著的延迟。因此，我们开发了一种学习算法，将传感器信息集成到一个精确定时的前馈控制信号，以克服这种延迟与最小的计算，训练数据，和一组控制决策。这个简单的控制器可以作为许多生物系统的模型，并可以在具有时间延迟的工程系统中实现。
2019-12-10 cs.SY eess.SY
