Model predictive control with piecewise optimal feedback laws
- Die modellprädiktive Regelung basiert üblicherweise auf dem wiederholten Lösen einer Optimalsteuerungsaufgabe. Dieses Vorgehen kann als punktweises Auswerten eines der Optimalsteuerungsaufgabe unterlagerten Regelgesetzes aufgefasst werden. Bei der linearen modellprädiktiven Regelung definiert die Lösung der Optimalsteuerungsaufgabe jedoch nicht nur die Lösung an einem Punkt, sondern ein optimales affines Regelgesetz, das auf einem Polytop im Zustandsraum gültig ist. Die regionale prädiktiven Regelung nutzt diese Einsicht und verwendet ein Regelgesetz so lange weiter, wie das System im aktuellen Polytop bleibt. Die in dieser Arbeit vorgestellten Ansätze entwickeln den ursprünglichen Ansatz weiter, indem sie die Wiederverwendbarkeit eines Regelgesetzes unter Ausnutzung der Lösungsstruktur der Optimalsteuerungsaufgabe noch weiter erhöhen. Dadurch kann die Zahl der zu lösenden Optimalsteuerungsaufgaben und somit der Rechenaufwand modellprädiktiver Regelungen reduziert werden.
Author: | Kai KönigGND |
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URN: | urn:nbn:de:hbz:294-106686 |
DOI: | https://doi.org/10.13154/294-10668 |
Referee: | Martin MönnigmannORCiDGND, Juraj OravecGND |
Document Type: | Doctoral Thesis |
Language: | English |
Year of Completion: | 2022 |
Publishing Institution: | Ruhr-Universität Bochum, Universitätsbibliothek |
Granting Institution: | Ruhr-Universität Bochum, Fakultät für Maschinenbau |
Date of final exam: | 2022/12/13 |
Creating Corporation: | Fakultät für Maschinenbau |
GND-Keyword: | Regelungstechnik; Prädiktive Regelung; Eingebettetes System; Lineares System; Optimierung |
Institutes/Facilities: | Lehrstuhl für Regelungstechnik und Systemtheorie |
Dewey Decimal Classification: | Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften / Ingenieurwissenschaften, Maschinenbau |
faculties: | Fakultät für Maschinenbau |
Licence (German): | Keine Creative Commons Lizenz - es gelten der Veröffentlichungsvertrag und das deutsche Urheberrecht |