Summary
この研究では、理論、概念、式の可視化、3次元(3次元)仮想試験装置による実験プロセスの可視化、チャートやカメラなどのウィジェットを用いた制御・監視システムの可視化など、可視化された実験を提供するオンライン実験システムについて説明する。
Abstract
実験は工学教育において極めて重要です。本研究では、教育・学習、研究のためのオンライン研究所での可視化実験を探る。理論ガイド付きアルゴリズムの実装、Webベースのアルゴリズム設計、カスタマイズ可能な監視インターフェース、3次元(3次元)仮想テストリグなどのインタラクティブで視覚化された機能について説明します。提案された研究室の特徴と機能を説明するために、電気要素を有する回路系システムを用いた一次システム探査、仮想および遠隔実験のためのウェブベース制御アルゴリズム設計を含む3つの例が提供される。ユーザー設計の制御アルゴリズムを使用して、シミュレーションを行うことができるだけでなく、設計された制御アルゴリズムを実行可能制御アルゴリズムにコンパイルした後にリアルタイム実験を行うこともできます。提案されたオンラインラボはまた、ユーザーがテキストボックス、チャート、3-D、カメラウィジェットなどの提供されたウィジェットを使用して、ユーザーインターフェイスをカスタマイズすることができるカスタマイズ可能な監視インターフェイスを提供します。教師は、教室でのオンラインデモンストレーションにシステムを使用し、クラス後の実験のための学生、および研究者を使用して制御戦略を検証することができます。
Introduction
研究所は、研究と教育のための重要なインフラです。従来の研究所が利用可能でない場合や、さまざまな原因(例えば、手に入らない購入やメンテナンスコスト、安全上の考慮事項、コロナウイルス病2019(COVID-19)パンデミックなどの危機など、オンラインラボは選択肢を提供することができます1,2,3。従来の研究所と同様に、インタラクティブな機能4やカスタマイズ可能な実験などの重要な進歩は、オンライン研究所で達成されています。COVID-19パンデミックの前と中に、オンライン研究所は、世界中のユーザーに実験的なサービスを提供しています6,7。
オンラインラボの中でも、リモートラボは、物理テストリグとカメラ8のサポートを受けて、ハンズオン実験と同様の体験をユーザーに提供できます。インターネット、通信、コンピュータグラフィックス、レンダリング技術の進歩に伴い、仮想研究所は従来のラボに代わるものも提供します1。研究と教育を支援する遠隔および仮想研究所の有効性は、関連文献で検証されています 1,9,10.
可視化された実験はオンラインラボにとって非常に重要であり、オンライン実験における可視化はトレンドとなっています。オンラインラボでは、カーブチャート、2次元(2次元)テストリグ、3次元(3次元)テストリグ11など、さまざまな可視化技術が実現されます。制御教育では、多くの理論、概念、および式が理解できない。したがって、教育、学生の学習、研究を強化するためには、可視化された実験が不可欠です。関連する視覚化は、次の3つのカテゴリに終わることができます: (1) シミュレーションと実験を行うことができるウェブベースのアルゴリズムの設計と実装による理論、概念、および数式を視覚化します。(2) 3D仮想テストリグによる実験プロセスの可視化(3)チャートやカメラウィジェットなどのウィジェットを使って、コントロールやモニタリングを可視化する。
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Protocol
本研究では、ネットワーク制御システム研究所(NCSLab https://www.powersim.whu.edu.cn/react) を通じて アクセスできる教育と学習と研究を強化するために、3つの別々の視覚化された例が提供されています。
1. 例1:回路ベースの実験プロトコルを用いた第一次システム
- NCSLab システムにアクセスします。
- メインストリームの Web ブラウザを開き、URL https://www.powersim.whu.edu.cn/react を入力します。
- メインページの左側にある[ 実験の開始 ]ボタンをクリックして、システムにログインします。ユーザー名: whutest;パスワード: whutest.
注: この手順は、他の 2 つの例にも適しています(例 2 と例 3)。 - 左側のサブラボリストに WHULab を入力し、実験のために WHUtypicalLinks を選択します。
注: シミュレーションとリアルタイム実験をサポートするために、6 つのサブインターフェイスがさまざまな目的で設計および実装されています。 - アルゴリズム設計サブインタフェースを入力します。
注: ユーザーは、他の承認されたユーザーによって設計され、共有される公開アルゴリズム モデルを選択するか、新しいモデルを作成できます。 - [ 新しいモデルを作成 ]ボタンを選択してクリックし、Webベースのアルゴリズムインターフェイスを入力します。図 1 に示すように、提供されたブロックを使用して回路図を作成 します。
メモ:別のオペアンプ(op-amp)( 図1のOp-amp2)を使用して、180°位相シフトをキャンセルします。入力、抵抗、およびコンデンサが調整可能であることを確認するには、ELECTRIC ELEMENTS ライブラリ内の 1 つの可変コンデンサと 2 つの可変抵抗器と、SOURCES ライブラリの 4 つの一定ブロックが左側のブロック ライブラリ パネルから選択されます。 - 表 1 に示すように、対応するブロックをダブルクリックしてパラメータを設定します。グラフの X 軸の範囲を 8 s に設定します。
注: ブロックをダブルクリックするとポップアップウィンドウが起動し、ブロックの説明が含まれ、パラメータの設定に使用できます。図 1に、抵抗器(R3)の例を示します。 - [シミュレーションの 開始 ]ボタンをクリックします。 図 1 に示すように、シミュレーション結果はインターフェイスに表示されます。
注: この手順は、他のテスト リグを使用する他の 2 つの例にも適しています。シミュレーション結果は、ユーザが設計された回路ベースのシステムを再確認して、回路の間違いを回避するための情報を提供します。しかし、回路の障害はユーザーやシステムに害を及ぼさないため、ユーザーはその結果を心配する必要はありません。 - [コンパイルの 開始 ]ボタンをクリックします。設計されたブロックダイアグラムが実行可能な制御アルゴリズムに生成されるまで待ち、それをダウンロードして、制御アルゴリズムを実装するためにテストリグ側に配置されたリモートコントローラに実行することができます。
注: この手順は、他のテスト リグでの次の実験にも適しています。 - 生成された制御アルゴリズムを使用してリアルタイム実験を行います。[ 制御 要求]ボタンをクリックして、回路システムの制御を申請します。
注: "要求制御" は、システムのスケジューリングメカニズムです。ユーザーに制御権限が付与されると、対応するテスト リグを使用して実験を実行できます。物理テスト リグのテスト リグを一度に占有できるのは 1 人のユーザーのみで、キュー スケジューリング メカニズムは、First First First First First のルール 11 に基づいて他の潜在的なユーザーをスケジュールするように実装されています。仮想テスト リグでは、多数のユーザーを同時にサポートできます。500同時ユーザー実験が効果的にテストされました。回路ベースのシステムでは、50人のユーザーが一度にシステムにアクセスできます。 - アルゴリズム設計サブインタフェースに戻るボタンをクリックします。[プライベート アルゴリズム モデル] パネルで実行可能な制御アルゴリズムを見つけます。
メモ: 実行可能な制御アルゴリズムは、コントロールアルゴリズムサブインターフェイスの[My Algorithm]パネルでも見つけることができます。 - [実験を 実行 ]ボタンをクリックして、設計された制御アルゴリズムをリモートコントローラにダウンロードします。
- 図 2 に示すように、構成サブインターフェイスを入力し、[新しいモニタの作成] ボタンをクリックして監視インターフェイスを構成します。パラメータチューニング用のテキストボックスと信号監視用の曲線チャートが1つ含まれています。
注: 図 2 の右側のグラフは、左側のグラフと同じグラフで、 中断 ボタンを使用してデータを示すために追加されました。 - 選択したウィジェットに信号とパラメータをリンクします。
注: パラメータ/入力、パラメータ/R0、パラメータ/R1、パラメータ/ C (それぞれ4つのテキストボックス)、および曲線チャートの パラメータ/入力 と 信号/出力 。 - [開始]ボタンをクリックして実験を開始します。
注: この手順は、他のテスト リグでの次の実験にも適しています。ユーザーは、後で使用するために構成を保存できます。 - 入力電圧を 0 V に設定し、コンデンサ C を 5 μF ( 図 2 の 0.000005) に調整してから、入力電圧を 1 V に設定します。出力電圧の動的なプロセスを 図 2 に示します。
- 対応するパラメータ K と T を計算 します。
注: t = T の後の最終値 K の 63.2% に達すると、時間定数を計算できます( 0.63212)。図2からは、時間の持続時間が1s、よってT=1、T=R1C=200000*0.000005=1、K=R1/R0=200000/ 200000=1(最終値に等しい)という理論と一致することが分かる。したがって、最初の順序のシステムは:
として指定できます。
として指定できます。2. 例2:インタラクティブで可視化された仮想実験プロトコル
- NCSLab システムを使用して、シミュレーションとリアルタイムの実験を行います。
- NCSLab システムにログインします。 ProcessControl サブラボを入力し、 デュアルタンク テストリグを選択して、 アルゴリズム設計 サブインタフェースを入力します。
- 例 1 で説明されている手順に従って NCSLab が提供する Web インターフェイスを使用して、比例積分誘導体 (PID) 制御アルゴリズムを設計します。 図3 は、デュアルタンクシステムのアルゴリズム例です。
- PIDコントローラをダブルクリックし、比例(P)、積分(I)、微分(D)項のパラメータを調整します。P = 1.12、I = 0.008、D = 6.6 をそれぞれ設定します。
注: P、I、および D 項は、シミュレーション結果と組み合わせて調整する必要があります。 - [シミュレーションの 開始 ]ボタンをクリックします。シミュレーション結果がポップアップ表示され、 図 3 の右側に表示されます。
注: 制御性能が良好で、制御アルゴリズムがリアルタイム実験の準備ができていることが分かる。 - 前述の手順に従って、実行可能な制御アルゴリズムを生成します。
- リモート コントローラに制御アルゴリズムをダウンロードし、それぞれ Set_point、P、I、および D の 4 つのテキストボックスを持つモニタリング インターフェイスを構成します。
- 水位と対応するSet_pointを監視するためのチャートを含めます。リアルタイム データに接続された水位のテスト リグとアニメーションのすべての角度を提供できる 3D ウィジェットを選択します。
- [スタート]ボタンをクリックします。次に、仮想実験を視覚化する図 4 に示すように、監視インターフェイスがアクティブ化されます。
- Set_pointを10cmから5cmに設定し、制御タンク内の水位の高さが5cmで安定したらI=0.1に設定します。5 cmから15 cmにセットポイントをリセットします。オーバーシュートが発生している のが図 4 からわかる。
- I を 0.1 から 0.01 にチューニングし、セット ポイントを 15 cm から 25 cm にリセットします。オーバーシュートが排除され、25cmの設定値で水位が素早く安定することが分かる。
3. 例3:リモートおよび仮想ラボプロトコルを用いて研究
- NCSLab でリアルタイム実験を実施します。
- NCSLab システムにログインし、リモートラボラトリーのサブラボでファンスピードコントロールを選択します。
- アルゴリズム設計サブインタフェースを入力します。図 5 に示すように、ブロックをドラッグして内部モデル コントロール (IMC) 制御アルゴリズム図を構築します。
注: F(s) および Gm-1 は図 5 に示すように設計されており、NCSLab を使用して設計された制御アルゴリズムを示し、リモートおよび仮想ラボモードでファン速度制御システムを制御します。 - 実行可能制御アルゴリズムを生成し、ファン速度制御システムを採用して、設計されたIMCアルゴリズムを検証します。
- モニタリング インターフェイスを設定します。2つのパラメータ、すなわち、チューニング用のSet_pointとラムダ(フィルタ時定数であるλ の場合)と、監視用のSet_pointと速度を持つリアルタイムチャートを持つ2つのテキストボックスをリンクします。ファンの3Dモデルウィジェットと監視用カメラウィジェットを選択します。
- リアルタイム実験を有効にするには、[ スタート ]ボタンをクリックします。Set_pointを2,000rpmから1,500rpmにリセットし、1,500rpmから2,500rpmにリセットします(その結果を 図6に示します)。
注: λ = 1 の場合、システムをステップ参照に安定させることができると結論付けることができます。
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Representative Results
提案された研究室システムは、武漢大学の複数の異なる弟子たち、例えばオートメーション、電力エネルギー工学、機械工学、河南農業大学などの他の大学で使用されてきた。
教師/学生/研究者は、さまざまな仮想および/または物理テストリグを使用してシステムを探索し、制御アルゴリズムを定義し、監視インターフェースをカスタマイズする大きな柔軟性を提供します。したがって、異なるレベルのユーザーは、提案されたシステムの恩恵を受けることができます。提案されたアプローチによって提供される可視化された実験は、理論、概念、および式の理解を強化する可能性があります。
提案されたシステムは、さまざまな種類のアルゴリズム設計(図1 と 図3 は2つの例)や、教育、学習、研究などの多目的(3つのプロトコルは3つの応用例とみなすことができる)に使用できます。一次システムは、回路ベースの図を用いて一般的なシステム解析に適用できる例です。
図3 と 図5 は、提案されたオンラインラボが、図 4 と 図6に示すように、3D仮想および物理テストリグを用いてシミュレーションとリアルタイム実験を通じて検証された、設計されたブロックを使用して、シンプルで複雑な制御アルゴリズムを設計できることを示しています。
この3つの例は、提案されたインタラクティブで視覚化された研究室が、前述のように以下の可視化を達成できることを示す。(1) 理論、数式、概略図は、ウェブベースのアルゴリズム設計と実装を通じて可視化され、シミュレーションや実験を行うことができます。(2) 3D仮想テストリグのサポートにより、テストリグサイトに設置された物理テストリグやカメラが存在しない場合でも、実験プロセスを可視化できます。リモートラボでは、3Dテストリグの統合により、ユーザーにメリットがあり、さまざまな角度からテストリグの詳細を表示できます。3D 仮想テスト リグとリモート側の物理テスト リグを組み合わせることで、ユーザー エクスペリエンスが向上する可能性があります。(3)チャートやカメラウィジェット、テキストボックスなどの開発ウィジェットを用いて、実験過程における監視・制御を可視化できる。
図1:NCSLabの電気要素ライブラリからのブロックを持つ第一次システムの構築。 ユーザーは、左側のブロックライブラリパネルから任意のブロックをドラッグし、選択したブロックを適切にリンクすることによってシステムを構築することができます。 この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。
図2:設計された制御アルゴリズムを用いた一次システムのリアルタイム実験 パラメータは調整可能で、提供されたウィジェットで信号を監視できます。 この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。
図3:デュアルタンクシステムのWebベースPID制御アルゴリズムの設計と実装 シミュレーション結果は、第2タンクの水位が10cmの設定点値に制御できることを示す、 この図のより大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。
図4:デュアルタンクシステムをリアルタイムで実験 整数項を 0.1 から 0.01 に調整した後、セットポイントは 15 cm から 25 cm にリセットされます。オーバーシュートが排除されているのが分かる。 この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。
図5:ファン速度制御システムのIMC制御。 識別されたファンモデルの逆モデルは、不適切な転送関数(適切な転送関数の場合、転送関数分子の順序は分母の順序以下でなければならない)であり、識別されたモデルに基づいて一般ブロックで構成されます。チューナブル フィルタを有効にするために、フィルタはブロックを使用して作成されます。図中のλは、式6のλ の逆数を表し、容易に調整することができる。 この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。
図6:3D仮想ファンシステムと組み合わせたファン速度制御リモートラボラトリーを用いたリアルタイム制御およびファン速度監視 物理ファンシステムは武漢大学にあり、世界中のユーザーにリモートラボサービスを提供しています。 この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。
図7:1次システムの概略図 NCSLabの第1次回路設計と実装は、この図に基づいています。 この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。
図 8: NCSLab の 3D 仮想デュアル タンク システム 制御の目的は、第2タンクの水位を設定点値に制御することにある。 この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。
図9:内部モデル制御アーキテクチャの概略図Gm(複数可)は実在のプラントG(複数可)のモデルであり、Gm(s)-1はGmの逆モデル、F(複数可)、フィルタである。F、Gm(s)-1、および Gm(s) は IMC コントローラを構成します。この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。
| パラメーター | 価値 |
| R0 | 200 kΩ |
| R1 | 200 kΩ |
| C | 1 μF |
| R2 | 200 kΩ |
| R3 | 200 kΩ |
| インプット | 1 V |
表1:第1次回路システムのパラメータ構成R2とR3は、オペアンプと組み合わせた位相シフトをキャンセルするために使用されます。
補足図1:ユーザが回路を接地できなかった場合のシミュレーション警告インタフェース 結果は、設計された回路を再確認するのに役立つユーザーに警告します。 このファイルをダウンロードするには、ここをクリックしてください。
補足図 2: ユーザーが回線を接地できなかった場合のコンパイル警告インターフェイス 結果は、設計された回路を再確認するのに役立つユーザーに警告します。 このファイルをダウンロードするには、ここをクリックしてください。
補足図3:ユーザがコンデンサの極性を逆転させた場合のシミュレーション結果。 この例を例に示すために、可変コンデンサの代わりに通常のコンデンサが選択されました。警告メッセージは表示されず、結果は 補助図 4 に似ています。 このファイルをダウンロードするには、ここをクリックしてください。
補足図4:コンデンサの極性が正しい場合のシミュレーション結果。 この例を例に示すために、可変コンデンサの代わりに通常のコンデンサが選択されました。シミュレーション結果がポップアップ表示され、ユーザが回路を確認できるようになります。 このファイルをダウンロードするには、ここをクリックしてください。
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Discussion
提示されたプロトコルは、リモート実験用の物理テストリグと仮想実験用の3D仮想テストリグを統合するハイブリッドオンラインラボシステムを記述しています。回路ベースの設計の電気要素など、アルゴリズム設計プロセスには、いくつかの異なるブロックライブラリが用意されています。コントロールのバックグラウンドを持つユーザーは、プログラミングスキルを持たずに学習に集中できます。適切なテスト リグに適用できる制御アルゴリズムの適切な設計を考慮する必要があります。制御されたテスト リグに適用する前に、制御性能を保証するコントローラを設計することも困難です (オーバーシュート、セトリング時間、安定したエラーなど、制御パフォーマンスインデックスを考慮します)。リアルタイム実験に使用できる制御アルゴリズムをコンパイルする前に、潜在的な問題に対処するためにシミュレーションを行う必要があります。制御アルゴリズムは、提案されたシステムに統合された後、システムを使用して他の異なるテストリグに適用することができます。
3つの例に関する背景と理論的な知識は以下の通りです。
一次システムでは、 図7に回路を使用して第一次システムの原理を解析することができます。回路理論12によれば、以下の2つの方程式が得られる。オペアンプの入力側ビューから、電流は
(1)
オペアンプの出力側図から、式2が得られる
(2)
は 
RC 並列回路のインピーダンスです。
方程式1と2を組み合わせることで、システムの伝達関数を次のように計算することができます。
(3)
マイナス符号(-)は出力電圧の180°位相シフトを示し、次のステップで分析では無視されます。
K = R1/R0、T = R1C を示し、システムの転送機能を次のように表すことができます。
(4)
デュアルタンクシステムの場合、設計された3D水タンクシステムを図8に示します。Flashを使用した以前のバージョンの設計と実装は、201413年のW.Huらの作品で探求されています。この試験リグの制御目的は、第2タンクの水位を設定点の値に制御することです。PIDコントローラは、デュアルタンクを制御するために使用されています。理論上、PIDは14
(5)
ここで、Kp、Ki、Kd はそれぞれP、I、D項の係数です。
IMC は、優れたセットポイント トラッキングパフォーマンスに合わせて調整が簡単で、実際のアプリケーションを制御するために広く使用されています15。図9に示すIMCの制御アーキテクチャは、G(複数可)が実在の植物で、Gm(複数可)がプラントのモデルです。Gmは通常、システムの識別を通じて取得されます。Gm(s)-1 は Gm の逆モデルで、F(s) はフィルタです。R、Y、E(s)はそれぞれ参照、出力、およびエラーです。F、Gm(s)-1、および Gm(s) は IMC コントローラを構成します。標準のデフォルトフィルタF(s)16は、この作業で式6として使用されます
, (6)
ここで、λはフィルタ時定数で、順序nは適切または半適切なIMC補償器(F(s)*Gm)-1を確実にするために選択されます。
IMC制御アルゴリズムは、計算、解析、適切な設計を通じて物理ファン速度システムを制御するように設計され、適用されています。この作業では、G(s) は物理ファン速度制御システムを表し、そのモデル Gm は 2 次システムとして識別されます。
.(7)
フィルタ F の順序 n は 1 に設定されます。チューニングの目的で、図 5 のラムダは式 6 の λ の逆数を表し、容易に調整できます。フィルタは次のように設定されています。
.(8)
Webベースのアルゴリズム設計により、高度なレベルのユーザーは、S機能をサポートして、より複雑なアルゴリズムを設計することができます。しかし、マルチエージェントシステムの制御戦略や時間制約のあるネットワーク制御戦略など、研究教育に関するより高度な制御戦略は、提案された実験室システムのさらなるアップグレードのために検討されている。
回路ベースのシステムはシミュレーションに基づいています。シミュレーションの利点の1つは、ユーザーが自由に操作できることです。彼らの誤動作は、特にオンライン実験システムで、自分自身とシステムとテストリグに害を与えないので、彼らは結果を心配する必要はありません。
回路ベースのシステムを設計した後、ユーザーはシミュレーションを実行することになっています。回路の接地に失敗した場合、シミュレーションとコンパイル結果によってユーザーに警告が表示され、設計された回路を再確認する場合があります (補足図 1 および補足図 2)。その他のケースでは、例えばコンデンサの極性を反転させる(補足図3)、ユーザがシミュレーションやコンパイルを行おうとすると警告メッセージは表示されません。
現在、オンライン実験システムの主な制限は、主にコントロールの背景を持つユーザーに使用できることです。回路ベースのシステムは、ハードウェアのセットアップなしでシミュレーションにのみ使用できます。多様なエンジニアリング分野をカバーするために、電気・電子工学に応用できる回路システムのハードウェアを統合することが可能です。他の領域に対するテスト リグも考慮する必要があります。
MATLAB/Simulink と比較すると、提案された方法論を使用して、各ユーザーのスタンドアロン MATLAB/Simulink は必要ありません。さらに、3D仮想テストリグと物理テストリグを用いたリアルタイム実験は、提案された実験室での純粋なシミュレーション以上のものです。I. Santanaららから発表されたMATLAB/Simulinkベースのリモートラボと比較して、提案された研究室は回路ベースのシステム、3D仮想、および物理試験装置を用いてコントローラと制御システム全体を設計するために使用することができる。実験環境(EE)は、単純な実験のためのブロックベースのビジュアルデザインと複雑な実験のためのJavaScriptベースのテキスト設計を備えた実用的なコントローラ設計方法を提供します5。MATLAB/Simulink に慣れている学生を考えると、MATLAB/Simulinkに似たブロックベースのアルゴリズム設計インタフェースは、制御システムを設計するのに適した選択肢となります。
提案されたシステムは、教師、学生、研究者の教育、学習、研究に活用することができます。現在、制御工学関連の分野で主に使用されています。このシステムは、電気・電子工学、産業用電子機器、産業用制御に適用される可能性があります。
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Disclosures
著者らは開示するものは何もない。
Acknowledgments
この研究は、中国国立自然科学財団の助成62103308、グラント62173255、グラント62073247、グラント61773144の下で支援されました。
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| Fan speed control system | / | / | Made by our team |
| https://www.powersim.whu.edu.cn/react | Made by our team |
References
- De Jong, T., Linn, M. C., Zacharia, Z. C. Physical and virtual laboratories in science and engineering education. Science. 340 (6130), 305-308 (2013).
- Galan, D., et al. Safe experimentation in optical levitation of charged droplets using remote labs. Journal of Visualized Experiments:JoVE. (143), e58699 (2019).
- Heradio, R., de la Torre, L., Dormido, S. Virtual and remote labs in control education: A survey. Annual Reviews in Control. 42, 1-10 (2016).
- Lei, Z., et al. 3-D interactive control laboratory for classroom demonstration and online experimentation in engineering education. IEEE Transactions on Education. 64 (3), 276-282 (2021).
- Galan, D., Chaos, D., De La Torre, L., Aranda-Escolastico, E., Heradio, R. Customized online laboratory experiments: A general tool and its application to the Furuta inverted pendulum. IEEE Control Systems Magazine. 39 (5), 75-87 (2019).
- Lei, Z., Zhou, H., Hu, W., Liu, G. -P. Unified and flexible online experimental framework for control engineering education. IEEE Transactions on Industrial Electronics. 69 (1), 835-844 (2022).
- Zaman, M. A., Neustock, L. T., Hesselink, L. iLabs as an online laboratory platform: A case study at Stanford University during the COVID-19 Pandemic. 2021 IEEE Global Engineering Education Conference (EDUCON). , 1615-1623 (2021).
- Gomes, L., Bogosyan, S.
- Santana, I., Ferre, M., Izaguirre, E., Aracil, R., Hernandez, L. Remote laboratories for education and research purposes in automatic control systems. IEEE Transactions on Industrial Informatics. 9 (1), 547-556 (2013).
- Maiti, A., Raza, A., Kang, B. H. Teaching embedded systems and internet of things supported by multi-purpose multi-objective remote laboratories. IEEE Transactions on Learning Technologies. 14 (4), 526-539 (2021).
- Lei, Z., et al. Unified 3-D interactive human-centered system for online experimentation: Current deployment and future perspectives. IEEE Transactions on Industrial Informatics. 17 (7), 4777-4787 (2021).
- Love, J.
- Hu, W., Zhou, H., Liu, Z. W., Zhong, L. Web-based 3D interactive virtual control laboratory based on NCSLab framework. International Journal of Online Engineering. 10 (6), 10-18 (2014).
- Han, J. From PID to active disturbance rejection control. IEEE Transactions on Industrial Electronics. 56 (3), 900-906 (2009).
- De Keyser, R., Muresan, C. I. Internal model control: Efficient disturbance rejection for dead-time process models with validation on an active suspension system. 2020 European Control Conference (ECC). , 106-111 (2020).
- Horn, I. G., Arulandu, J. R., Gombas, C. J., VanAntwerp, J. G., Braatz, R. D. Improved filter design in internal model control. Industrial & Engineering Chemistry Research. 35 (10), 3437-3441 (1996).
