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Modellprädiktive Regelung nichtlinearer Systeme mit Unsicherheiten
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Modellprädiktive Regelung nichtlinearer Systeme mit Unsicherheiten

1. Aufl. 2016

Book Details

Format Paperback / Softback
Book Series BestMasters
ISBN-10 3658162783
ISBN-13 9783658162788
Edition 1. Aufl. 2016
Publisher Springer Fachmedien Wiesbaden
Imprint Springer Vieweg
Country of Manufacture GB
Country of Publication GB
Publication Date Nov 1st, 2016
Print length 55 Pages
Ksh 9,000.00
Werezi Extended Catalogue 0 in stock

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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.
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.

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