Modellprädiktive Regelung nichtlinearer Systeme mit Unsicherheiten / BestMasters (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',...
sofort als Download lieferbar
Printausgabe Fr. 69.90
eBook (pdf)
Fr. 53.00
inkl. MwSt.
- Kreditkarte, Paypal, Rechnung
- Kostenloser tolino webreader
Produktdetails
Produktinformationen zu „Modellprädiktive Regelung nichtlinearer Systeme mit Unsicherheiten / BestMasters (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.
Der Inhalt
- Modellprädiktive Regelung
- Regelung mit Unsicherheiten
- Unscented Model Predictive Control (UMPC)
- Untersuchung des Rechenaufwandes
Die Zielgruppen
- Dozierende und Studierende aus den Fachgebieten Mathematik, Regelungstechnik, Automatisierungstechnik, Elektrotechnik
- Ingenieure und Ingenieurinnen mit den Schwerpunkten Regelungstechnik und Automatisierungstechnik
Der Autor
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.
Autoren-Porträt von Andreas Völz
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.
Bibliographische Angaben
- Autor: Andreas Völz
- 2016, 1. Aufl. 2016, 55 Seiten, Deutsch
- Verlag: Gabler, Betriebswirt.-Vlg
- ISBN-10: 3658162791
- ISBN-13: 9783658162795
- Erscheinungsdatum: 20.10.2016
Abhängig von Bildschirmgrösse und eingestellter Schriftgrösse kann die Seitenzahl auf Ihrem Lesegerät variieren.
eBook Informationen
- Dateiformat: PDF
- Grösse: 2.14 MB
- Ohne Kopierschutz
- Vorlesefunktion
Kommentar zu "Modellprädiktive Regelung nichtlinearer Systeme mit Unsicherheiten / BestMasters"
0 Gebrauchte Artikel zu „Modellprädiktive Regelung nichtlinearer Systeme mit Unsicherheiten / BestMasters“
| Zustand | Preis | Porto | Zahlung | Verkäufer | Rating |
|---|
Schreiben Sie einen Kommentar zu "Modellprädiktive Regelung nichtlinearer Systeme mit Unsicherheiten / BestMasters".
Kommentar verfassen