Integrierte nichtlineare modell-prädiktive Regelung und Schätzung unter umfassender Berücksichtigung stochastischer Unsicherheiten

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In diesem Projekt sollen Verfahren zur modell-prädiktiven Regelung nichtlinearer Systeme unter umfassender Berücksichtigung stochastischer Unsicherheiten entwickelt werden (SNMPC1). Derartige Regelungsverfahren sind insbesondere zur hochqualitativen Zustandsregelung nichtlinearer Systeme notwendig, deren Systemzustand nicht direkt zugänglich ist. Bei diesen Systemen muss der Systemzustand auf Basis rauschbehafteter Messungen geschätzt werden, was heutzutage typischerweise losgelöst von der eigentlichen Regelung unter Zuhilfenahme einfacher stochastischer Filter, wie z.B. dem Extended Kalman Filter (EKF), erfolgt. Die Regelung erfolgt dann ohne Berücksichtigung der Mess- und Schätzunsicherheiten rein deterministisch. Dieses stufenweise Vorgehen, also die Trennung von Zustandsschätzung und Regelung, führt bei nichtlinearen Systemen zu deutlich suboptimalen Ergebnissen, da das bei linearen Systemen geltende und beim LQG-Reglerentwurf2 angewendete „Separationstheorem für den optimalen Zustandsbeobachter- und Zustandsreglerentwurf“ 3 nicht gilt. Dieses Defizit der traditionellen Vorgehensweise soll durch die enge Verzahnung von Schätzung und Regelung mittels einer integrierten Betrachtung von Mess- sowie Systemunsicherheiten überwunden werden. Dies stellt für die technisch besonders relevanten Systeme mit kontinuierlichwertigem Zustandsraum ein bisher ungelöstes Problem dar.