Mehrgrößenregelungen

Korn, Ulrich; Wilfert, H.-H.

doi:10.1007/978-3-7091-9489-8

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“…Aus den angegebenen Integralen erhält man 39) für den zweiten Zeitabschnitt kann man deshalb so interpretieren, dass sie die Eigenbewegung des Systems beschreibt, wenn man t0 = t1 setzt, also mit der bei t1 beginnenden Zeitachse t = t − t1 arbeitet und vom "Anfangszustand" Wichtig ist, dass das Integrationsintervall des zweiten Integrals bei t1 endet, obwohl der Wert x(t) für t > t1 berechnet wird.…”

Section: Aufgabe 53 Bewegungsgleichung Eines Fahrzeugsunclassified

Regelungstechnik 1

2008

Springer-Lehrbuch

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Section: Aufgabe 53 Bewegungsgleichung Eines Fahrzeugsunclassified

Regelungstechnik 1

2008

Springer-Lehrbuch

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“…gegeben. Wie für sprungförmige Störungen nach dem Inneren Modellprinzip [15] zu erwarten, erhält der Regelkreis durch (27) einen Integrator, wodurch die statische Genauigkeit gesichert wird. Das Verhalten des Regelkreises für dieses Störgrößenmodell ist in Bild 3 dargestellt.…”

Section: Eirifluß Der Sollwertfilterung Und Des Störgrößenmodellsunclassified

Ein Multimodellansatz für prädikative Regelungen mit neuronalen Netzen / A multi model strategy for predictive control using neural networks

Korn¹,

Driescher²

1996

At - Automatisierungstechnik

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Dipl.-Ing. Arne Driescher ist wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Automatisierungstechnik der Otto-von-Guericke Universität Magdeburg. Hauptarbcitsfcld: Neuronale Netze. Adresse: Universität Magdeburg, Institut für Automatisierungstechnik, Universitätsplatz2, D-39106 Magdeburg, Tel.: (0391) 6712269. Ein grundlegendes Problem der modellbasierten prädiktiven Regelungen ist die Bildung eines geeigneten Modells der Regelstrecke. Für komplizierte, stark nichtlineare Regelstrecken erscheinen neuronale Netze als ein geeignetes Modellierungswerkzeug, wobei für zeitvariante Strecken gern auf die Lernfähigkeit der Netze hingewiesen wird, um eine on-line Adaption des Streckenmodells vorzunehmen. Die Schwierigkeiten einer stabilen und ausreichend schnellen Adaption hei den häufig verwendeten Feed-Forward-Netzen haben bisher eine weite Verbreitung dieses Konzeptes verhindert. Als Ausweg für eine Vielzahl relevanter Probleme wird hier ein Multimodellansatz mit adaptivem Gütekriterium vorgestellt. Der verwendete Algorithmus wird beschrieben und an einem Beispiel die Arbeitsweise demonstriert. A multi model strategy for predictive control using neural networks A basic problem for model based predictive control is the Identification of a suitable plant model. Especially for intricated nonlinear systems, it is reasonable to use neural networks as a convenient tool for system Identification. It has been stressed that neural networks are capable ofadapting on-line to changing plant parameters but this is involved with considerable difficulties to define a fast and stable adaptation law, at least for common feed-forwardnetworks. Therefore, this hasprevented the scheme from widespread use. To avoid some of these Problems we suggest a multi model strategy for system Iden-tification combined with an adaptive receding horizon Controller. In this paper we present the algorithm and demonstrate its main features by an example.

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“…Bildet man Die Zerlegung von (D* -D) nach (16) ist möglich, sofern diese Matrix positiv definit ist [16]. Werden die Elemente von D* als frei wählbar angesehen, so stellt diese Bedingung nach dem Satz von Gershgorin [9] keine Einschränkung dar. Damit besteht immer die Mög-lichkeit D* als Diagonalmatrix zu erhalten.…”

Section: Entkopplung Und Optimierung Der Sektorenunclassified

Stabilitätsanalyse von Fuzzy- Mehrgrößenregelungen mit Hilfe der Hyperstabilitätstheorie

Böhm¹,

Bosch²

1995

at - Automatisierungstechnik

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Mehrgrößenregelungen

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Ein Multimodellansatz für prädikative Regelungen mit neuronalen Netzen / A multi model strategy for predictive control using neural networks

Stabilitätsanalyse von Fuzzy- Mehrgrößenregelungen mit Hilfe der Hyperstabilitätstheorie

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