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Stochastische modell-prädiktive Regelung nichtlinearer Systeme

Weißel, Florian

Abstract:
Diese Arbeit behandelt neuartige Verfahren zur modell-prädiktiven Regelung (MPC) nichtlinearer Systeme unter umfassender Berücksichtigung stochastischer Unsicherheiten. Bei dem hier vorgestellten Framework zur stochastischen nichtlinearen MPC (SNMPC) wird neben dem unsicheren Systemverhalten auch die Zugänglichkeit des zu regelnden Systemzustands explizit bei der Stellgrößenberechnung berücksichtigt. Die vorgestellten Verfahren werden anhand der Regelung miniaturisierter Laufroboter evaluiert.

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DOI: 10.5445/KSP/1000010573
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seit 27.05.2018
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seit 16.04.2009
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Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Technische Informatik (ITEC)
Publikationstyp Hochschulschrift
Jahr 2009
Sprache Deutsch
Identifikator ISBN: 978-3-86644-348-8
ISSN: 1867-3813
urn:nbn:de:0072-105730
KITopen-ID: 1000010573
Verlag Universitätsverlag Karlsruhe, Karlsruhe
Umfang XII, 122 S.
Serie Karlsruhe Series on Intelligent Sensor-Actuator-Systems, Universität Karlsruhe / Intelligent Sensor-Actuator-Systems Laboratory ; 2
Abschlussart Dissertation
Fakultät Fakultät für Informatik (INFORMATIK)
Institut Institut für Technische Informatik (ITEC)
Prüfungsdaten 14.11.2008
Referent/Betreuer Prof. U. Hanebeck
Schlagworte modell-prädiktive Regelung, nichtlineare Regelung, Schätztheorie, MPC, SMNPC
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