Modellprdiktive Regelung nichtlinearer Systeme mit Unsicherheiten

Name: Modellprdiktive Regelung nichtlinearer Systeme mit Unsicherheiten
Brand: Springer Nature
SKU: 9783658162788
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Springer Nature

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9783658162788

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Andreas Vlz untersucht eines der vielseitigsten Regelungsverfahren fr technische Prozesse und zeigt den Umgang mit Messunsicherheiten, unbekannten Umwelteinflssen sowie Modellungenauigkeiten auf. Basierend auf der sogenannten Unscented-Transformation, die bislang insbesondere im Zusammenhang mit der Kalman-Filterung ein Begriff ist, knnen Unsicherheiten mithilfe des Erwartungswertes und der Kovarianzmatrix der nichtlinearen Systemdynamik prdiziert und im Kostenfunktional gewichtet werden. Der Autor stellt einen neuen Ansatz fr die modellprdiktive Regelung nichtlinearer Systeme mit stochastischen Unsicherheiten vor und kann anhand mehrerer Beispielsysteme nachweisen, dass Beschrnkungen auch in Gegenwart von Unsicherheiten zuverlssig eingehalten werden knnen.

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