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Stochastische modell-prädiktive Regelung nichtlinearer Systeme

dc.contributor.authorWeißel, Florian*
dc.date.accessioned2021-02-12T04:37:11Z
dc.date.available2021-02-12T04:37:11Z
dc.date.issued2009*
dc.date.submitted2019-07-30 20:02:00*
dc.identifier35008*
dc.identifier.issn18673813*
dc.identifier.urihttps://directory.doabooks.org/handle/20.500.12854/60053
dc.description.abstractDiese Arbeit behandelt neuartige Verfahren zur modell-prädiktiven Regelung (MPC) nichtlinearer Systeme unter umfassender Berücksichtigung stochastischer Unsicherheiten. Bei dem hier vorgestellten Framework zur stochastischen nichtlinearen MPC (SNMPC) wird neben dem unsicheren Systemverhalten auch die Zugänglichkeit des zu regelnden Systemzustands explizit bei der Stellgrößenberechnung berücksichtigt. Die vorgestellten Verfahren werden anhand der Regelung miniaturisierter Laufroboter evaluiert.*
dc.languageGerman*
dc.relation.ispartofseriesKarlsruhe Series on Intelligent Sensor-Actuator-Systems, Universität Karlsruhe / Intelligent Sensor-Actuator-Systems Laboratory*
dc.subjectQA75.5-76.95*
dc.subject.classificationbic Book Industry Communication::U Computing & information technology::UY Computer scienceen_US
dc.subject.otherSchätztheorie*
dc.subject.otherMPC*
dc.subject.otherSMNPC*
dc.subject.othermodell-prädiktive Regelung*
dc.subject.othernichtlineare Regelung*
dc.titleStochastische modell-prädiktive Regelung nichtlinearer Systeme*
dc.typebook
oapen.identifier.doi10.5445/KSP/1000010573*
oapen.relation.isPublishedBy68fffc18-8f7b-44fa-ac7e-0b7d7d979bd2*
oapen.relation.isbn9783866443488*
oapen.pagesXII, 122 p.*
oapen.volume2*
peerreview.review.typeFull text
peerreview.anonymityAll identities known
peerreview.reviewer.typeEditorial board member
peerreview.reviewer.typeExternal peer reviewer
peerreview.review.stagePre-publication
peerreview.open.reviewNo
peerreview.publish.responsibilityBooks or series editor
peerreview.id51a542ec-eaeb-47c2-861d-6022e981a97a
peerreview.titleDissertations in Series (Dissertationen in Schriftenreihe)


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