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Adaptive Dynamic Programming: Solltrajektorienfolgeregelung und Konvergenzbedingungen

Köpf, Florian

Abstract:

Adaptive Dynamic Programming (ADP) steht als vielversprechendes und zukunftsorientiertes regelungstechnisches Werkzeug im Fokus der aktuellen Forschung. Allerdings existieren hierfür bislang weder flexibel einsetzbare, mit dem ADP-Mechanismus kompatible Solltrajektoriendarstellungen noch theoretische Untersuchungen hinsichtlich einer geeigneten Systemanregung zur Sicherstellung der Konvergenz. Die vorliegende Arbeit schließt diese Lücken: Zum einen werden erstmals zeitdiskrete und zeitkontinuierliche Methoden präsentiert und analysiert, die flexible Solltrajektoriendarstellungen in ADP-Ansätze integrieren. ... mehr

Abstract (englisch):

Adaptive Dynamic Programming (ADP) as a promising and future-oriented control engineering tool is in the focus of current research. However, up to now neither flexibly applicable reference trajectory representations compatible with the ADP mechanism nor theoretical investigations regarding a suitable system excitation for ensuring convergence exist for this purpose. The present work closes these gaps: First, discrete-time and continuous-time methods that integrate flexible reference trajectory representations into ADP approaches are presented and analyzed for the first time. ... mehr


Volltext §
DOI: 10.5445/IR/1000141973
Veröffentlicht am 20.01.2022
Cover der Publikation
Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Regelungs- und Steuerungssysteme (IRS)
Publikationstyp Hochschulschrift
Publikationsdatum 20.01.2022
Sprache Deutsch
Identifikator KITopen-ID: 1000141973
Verlag Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
Umfang 295 S.
Art der Arbeit Dissertation
Fakultät Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik (ETIT)
Institut Institut für Regelungs- und Steuerungssysteme (IRS)
Prüfungsdatum 13.01.2022
Schlagwörter Adaptive Dynamic Programming (ADP), Reinforcement Learning (RL), Persistent Excitation (PE), Adaptive Control, Learning-Based Control, Optimal Control, Selbstlernende Regler, Adaptive Regelung, Systemanregung, Optimale Regelung
Relationen in KITopen
Referent/Betreuer Hohmann, S.
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