Stochastische modell-prädiktive Regelung nichtlinearer Systeme

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 di...

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Detalles Bibliográficos
Otros Autores: Weißel, Florian (auth)
Formato: Libro electrónico
Idioma:Alemán
Publicado: KIT Scientific Publishing 2009
Colección:Karlsruhe Series on Intelligent Sensor-Actuator-Systems, Universität Karlsruhe / Intelligent Sensor-Actuator-Systems Laboratory
Materias:
Ver en Biblioteca Universitat Ramon Llull:https://discovery.url.edu/permalink/34CSUC_URL/1im36ta/alma991009424834506719
Descripción
Sumario: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.
Descripción Física:1 electronic resource (XII, 122 p. p.)