利用复杂的数学，Aldo J. Munoz-Vazquez博士正在寻找预测和控制复杂自动化系统行为的方法。|图片:德州农工工程
自动化使用各种技术，最大限度地减少人类对过程和控制系统的干预，包括工厂生产线、化学过程和自动驾驶汽车。通过使用数学模型的结果对系统进行编程，使其更加高效和精确，从而减少了这些系统中的人际互动。
德州农工大学多学科工程系教学助理教授Aldo J. Munoz-Vazquez博士与一个国际研究团队一起，正在使用复杂的数学更准确、更有效地预测一大批动态系统的行为。
这项研究发表在计算与应用数学杂志．
研究人员分析了广义控制结构，或控制循环机制，利用反馈，依靠最近提出的积分微分算子。在未来的研究中，他们将通过分析复杂动力系统的响应来考虑这些模型的准确性，包括机器人运动甚至康复任务，其中考虑了人在循环中的情况。
现代系统和工业应用需要更严格的操作条件，如对任务和系统规格的更多样化的要求。相应地，需要更灵活的工具来反映实际系统响应中的动态模型特征。
研究人员发现了新的方法，将微积分的基本定理扩展到新的广义积分微分算子，并建立了有趣的不等式，允许稳定性分析和新的控制方法的综合。
穆尼奥斯-巴斯克斯说:“第二类沃尔泰拉积分方程允许对更大类的动态系统进行数学建模。”
考虑到所研究的系统更普遍，这些方程有望获得更精确的模型和控制策略，有助于机器人系统的精确运动控制，具有低响应和超慢响应的储能设备的电力网络的稳定，或涉及粘弹性流体的化学过程的调节。
这项研究还处于非常早期的阶段。在未来，将有可能开发现实世界系统和控制算法的通用动态模型，这些模型既可以用于理解自然，也可以用于机器人、康复、化学过程和其他应用等新技术的综合。
Munoz-Vazquez说:“我希望这些新工具将增加研究和工业界的潜在兴趣。”
这项研究的其他贡献者包括奥斯卡·马丁内斯-富恩特斯博士和吉列尔莫·费尔南德斯-阿纳亚博士。