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.

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Metadaten
Author:Kai KönigGND
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):License LogoKeine Creative Commons Lizenz - es gelten der Veröffentlichungsvertrag und das deutsche Urheberrecht