Regelungsorientierte Identifikation nichtlinearer dynamischer Systeme für lokal affin approximierbare Systeme

局部仿射近似系统非线性动态系统的面向控制辨识

• 批准号: 204278707
• 负责人: Professor Dr.-Ing. Andreas Kroll
• 金额: --
• 依托单位: Fachgebiet Mess- und Regelungstechnik
• 依托单位国家: 德国
• 项目类别: Research Grants
• 财政年份: 2012
• 资助国家: 德国
• 起止时间: 2011-12-31 至 2017-12-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://gepris.dfg.de/gepris/projekt/204278707?language=en
• 关键词: Regelungsorientierte; Identifikation; nichtlinearer; dynamischer; Systeme

Die Verfügbarkeit geeigneter Modelle ist Voraussetzung für einen modellbasierten Reglerentwurf. Insbesondere die Systemidentifikation gestattet eine schnelle Ermittlung von Modellen von für die Regelungssynthese geeigneter Struktur. Üblicherweise wird als Gütekriterium ein minimaler Prädiktionsfehler verwendet, meist im Sinne der Summe der Fehlerquadrate oder eines ähnlichen Kriteriums. Erfahrungen aus dem Bereich der linearen Systeme zeigen, dass eine Berücksichtigung der geplanten Anwendung „Reglerentwurf“ im Identifikationsprozess i.d.R. zu besserer Güte des resultierenden Regelungssystems führt. Im beantragten Projekt sollen für die Klasse der gebietsweise affin approximierbaren und regelbaren nichtlinearen dynamischen Systeme Methoden entwickelt werden, um für den Reglerentwurf optimierte Modelle zu identifizieren. Dazu soll die übliche prädiktionsfehlerorientierte Zielfunktion um eine Bewertung von für die Regelung wichtigen strukturellen Eigenschaften der resultierenden Teilmodelle (insbesondere kontinuierliche Stabilitäts- und Steuerbarkeitsmaße) erweitert werden. Basierend auf diesem Kriterium soll der Modellraum optimal partitioniert und die lokalen Modellparameter sollen optimal berechnet werden. Untersucht werden sollen dynamische Systeme mit glatten Nichtlinearitäten.

您的位置：我也知道>地区/地区>。在此系统中，识别孕育的是一种新的技术，即一种新的技术。在最小的空间里，最小的空间是最小的空间，最小的空间是最小的空间，最小的空间是最小的空间，最小的空间是最小的空间，最小的空间是最小的空间，最小的空间是最小的空间，最小的空间是最小的空间，最小的空间是最小的空间，最小的空间是最小的空间，而最小的空间是最小的空间。这是一个非常重要的问题，因为这是一个很重要的问题。我是一个很好的项目在此基础上，提出了一种新的经济发展模式--经济发展模式。给出了基本模型的最优划分和模型参数的最优模型。不同的是Sollen Dynamische System MIT Glatten Nichtlinitäten。

项目成果

Drift term compensating control for off-equilibrium operation of nonlinear systems with Takagi-Sugeno fuzzy models

基于Takagi-Sugeno模糊模型的非线性系统非平衡运行的漂移项补偿控制

• DOI: 10.1109/ecc.2015.7330575
• 发表时间: 2015
• 期刊: 2015 European Control Conference (ECC)
• 作者: Schrodt

On joint optimal experiment design for identifying partition and local model parameters of Takagi-Sugeno models

识别 Takagi-Sugeno 模型分区和局部模型参数的联合优化实验设计

• DOI: 10.1016/j.ifacol.2015.12.333
• 发表时间: 2015
• 期刊: IFAC-PapersOnLine
• 作者: Dürrbaum