Learning-based feedforward augmentation for steady state rejection of residual dynamics on a nanometer-accurate planar actuator system
  • Metaadatok
Tartalom: http://eprints.sztaki.hu/10107/
Archívum: SZTAKI Repozitórium
Gyűjtemény: Status = Published
Type = Article
Cím:
Learning-based feedforward augmentation for steady state rejection of residual dynamics on a nanometer-accurate planar actuator system
Létrehozó:
Proimadis, J
Broens, Y
Tóth, Roland
Butler, H
Dátum:
2021
Téma:
QA75 Electronic computers. Computer science / számítástechnika, számítógéptudomány
Nyelv:
angol
Típus:
Article
NonPeerReviewed
Formátum:
text
Azonosító:
Kapcsolat: