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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| Superior document: | Karlsruhe Series on Intelligent Sensor-Actuator-Systems, Universität Karlsruhe / Intelligent Sensor-Actuator-Systems Laboratory |
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| Year of Publication: | 2009 |
| Language: | German |
| Series: | Karlsruhe Series on Intelligent Sensor-Actuator-Systems, Universität Karlsruhe / Intelligent Sensor-Actuator-Systems Laboratory
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| 520 | |a 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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