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In this paper, we address the distributed LinearQuadratic-Gaussian optimal control problem for discrete-time
networked systems. The feedback controller consists of local
control stations, each receiving partial measurement data from
the plant and regulating a portion of the input signal. We
propose a novel solution based on a reduced communication
protocol, capable of achieving performance levels arbitrarily
close to those of the optimal centralized approach, provided
the number of consensus iterations is sufficiently large.
Distributed optimal control of discrete-time linear systems with reduced communication / Battilotti, S., Borri, A., Cacace, F., D’Angelo, M.. - (2026), pp. 1984-1989. (2026 European Control Conference (ECC) Reykjavík, Iceland ).
Distributed optimal control of discrete-time linear systems with reduced communication
In this paper, we address the distributed LinearQuadratic-Gaussian optimal control problem for discrete-time
networked systems. The feedback controller consists of local
control stations, each receiving partial measurement data from
the plant and regulating a portion of the input signal. We
propose a novel solution based on a reduced communication
protocol, capable of achieving performance levels arbitrarily
close to those of the optimal centralized approach, provided
the number of consensus iterations is sufficiently large.
Distributed optimal control, discrete-time linear systems, reduced communication
04 Pubblicazione in atti di convegno::04b Atto di convegno in volume
Distributed optimal control of discrete-time linear systems with reduced communication / Battilotti, S., Borri, A., Cacace, F., D’Angelo, M.. - (2026), pp. 1984-1989. (2026 European Control Conference (ECC) Reykjavík, Iceland ).
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/11573/1773276
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simulazione ASN
Il report seguente simula gli indicatori relativi alla propria produzione scientifica in relazione alle soglie ASN 2023-2025 del proprio SC/SSD. Si ricorda che il superamento dei valori soglia (almeno 2 su 3) è requisito necessario ma non sufficiente al conseguimento dell'abilitazione. La simulazione si basa sui dati IRIS e sugli indicatori bibliometrici alla data indicata e non tiene conto di eventuali periodi di congedo obbligatorio, che in sede di domanda ASN danno diritto a incrementi percentuali dei valori. La simulazione può differire dall'esito di un’eventuale domanda ASN sia per errori di catalogazione e/o dati mancanti in IRIS, sia per la variabilità dei dati bibliometrici nel tempo. Si consideri che Anvur calcola i valori degli indicatori all'ultima data utile per la presentazione delle domande.
La presente simulazione è stata realizzata sulla base delle specifiche raccolte sul tavolo ER del Focus Group IRIS coordinato dall’Università di Modena e Reggio Emilia e delle regole riportate nel DM 589/2018 e allegata Tabella A. Cineca, l’Università di Modena e Reggio Emilia e il Focus Group IRIS non si assumono alcuna responsabilità in merito all’uso che il diretto interessato o terzi faranno della simulazione. Si specifica inoltre che la simulazione contiene calcoli effettuati con dati e algoritmi di pubblico dominio e deve quindi essere considerata come un mero ausilio al calcolo svolgibile manualmente o con strumenti equivalenti.