Modellprädiktive Regelung nichtlinearer Systeme mit Unsicherheiten - Andreas Völz

Blick ins Buch

Modellprädiktive Regelung nichtlinearer Systeme mit Unsicherheiten (eBook)

Andreas Völz (Autor)

eBook Download: PDF

2016 | 1. Aufl. 2016
IX, 55 Seiten
Springer Fachmedien Wiesbaden (Verlag)
978-3-658-16279-5 (ISBN)

Lese- und Medienproben

Ebook-Leseprobe (PDF)

Andreas Völz untersucht eines der vielseitigsten Regelungsverfahren für technische Prozesse und zeigt den Umgang mit Messunsicherheiten, unbekannten Umwelteinflüssen sowie Modellungenauigkeiten auf. Basierend auf der sogenannten 'Unscented-Transformation', die bislang insbesondere im Zusammenhang mit der Kalman-Filterung ein Begriff ist, können Unsicherheiten mithilfe des Erwartungswertes und der Kovarianzmatrix der nichtlinearen Systemdynamik prädiziert und im Kostenfunktional gewichtet werden. Der Autor stellt einen neuen Ansatz für die modellprädiktive Regelung nichtlinearer Systeme mit stochastischen Unsicherheiten vor und kann anhand mehrerer Beispielsysteme nachweisen, dass Beschränkungen auch in Gegenwart von Unsicherheiten zuverlässig eingehalten werden können.

Andreas Völz absolvierte von 2009 bis 2014 das Bachelor- und Masterstudium der Informationssystemtechnik an der Universität Ulm. Seit 2014 ist er dort als akademischer Mitarbeiter und Doktorand am Institut für Mess-, Regel- und Mikrotechnik auf dem Gebiet der Robotik beschäftigt.

Andreas Völz absolvierte von 2009 bis 2014 das Bachelor- und Masterstudium der Informationssystemtechnik an der Universität Ulm. Seit 2014 ist er dort als akademischer Mitarbeiter und Doktorand am Institut für Mess-, Regel- und Mikrotechnik auf dem Gebiet der Robotik beschäftigt.

Modellprädiktive Regelung.- Regelung mit Unsicherheiten.- Unscented Model Predictive Control (UMPC).- Untersuchung des Rechenaufwandes.

Erscheint lt. Verlag	20.10.2016
Reihe/Serie	BestMasters
Zusatzinfo	IX, 55 S. 7 Abb.
Verlagsort	Wiesbaden
Sprache	deutsch
Themenwelt	Mathematik / Informatik ► Mathematik
Themenwelt	Technik ► Elektrotechnik / Energietechnik
Schlagworte	Dynamische Optimierung • modellprädiktive Regelung • Nichtlineare Regelung • Stochastische modellprädiktive Regelung • Unscented-Transformation
ISBN-10	3-658-16279-1 / 3658162791
ISBN-13	978-3-658-16279-5 / 9783658162795

Haben Sie eine Frage zum Produkt?

PDF (Wasserzeichen)
Größe: 2,2 MB

DRM: Digitales Wasserzeichen
Dieses eBook enthält ein digitales Wasserzeichen und ist damit für Sie personalisiert. Bei einer missbräuchlichen Weitergabe des eBooks an Dritte ist eine Rückverfolgung an die Quelle möglich.

Dateiformat: PDF (Portable Document Format)
Mit einem festen Seitenlayout eignet sich die PDF besonders für Fachbücher mit Spalten, Tabellen und Abbildungen. Eine PDF kann auf fast allen Geräten angezeigt werden, ist aber für kleine Displays (Smartphone, eReader) nur eingeschränkt geeignet.

Systemvoraussetzungen:
PC/Mac: Mit einem PC oder Mac können Sie dieses eBook lesen. Sie benötigen dafür einen PDF-Viewer - z.B. den Adobe Reader oder Adobe Digital Editions.
eReader: Dieses eBook kann mit (fast) allen eBook-Readern gelesen werden. Mit dem amazon-Kindle ist es aber nicht kompatibel.
Smartphone/Tablet: Egal ob Apple oder Android, dieses eBook können Sie lesen. Sie benötigen dafür einen PDF-Viewer - z.B. die kostenlose Adobe Digital Editions-App.

Buying eBooks from abroad
For tax law reasons we can sell eBooks just within Germany and Switzerland. Regrettably we cannot fulfill eBook-orders from other countries.

Print-Ausgabe

Buch | Softcover

59,99 €