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Modellbasierte iterativ lernende Regelung mit geschätzten Systemgrößen für mehraxiale Festigkeitsprüfstände

Von:
Tino Müller

Beschreibung

Die vorliegende Arbeit behandelt iterativ lernende Regelverfahren für mehrkanalige Fahrzeugprüfstände. Durch die schrittweise Adaption der Vorgabesignale erfolgt eine Annäherung der Belastungen am Prüfstand an reale Fahrversuchsdaten. Die systembedingten Kanal...

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Beschreibung

Die vorliegende Arbeit behandelt iterativ lernende Regelverfahren für mehrkanalige Fahrzeugprüfstände. Durch die schrittweise Adaption der Vorgabesignale erfolgt eine Annäherung der Belastungen am Prüfstand an reale Fahrversuchsdaten. Die systembedingten Kanalkopplungen begründen Störeinflüsse, die das Regelverhalten beeinträchtigen und dadurch Prüflinge aufgrund vieler Iterationen stark vorbelasten. Die vorgestellten Verfahren beruhen auf einer modellbasierten Schätzung und Kompensation dieser Störeinflüsse mit dem Ziel, die Anzahl an Iterationen zu reduzieren.

Produktinformationen

Titel:
Modellbasierte iterativ lernende Regelung mit geschätzten Systemgrößen für mehraxiale Festigkeitsprüfstände
Untertitel:
Berichte aus der Steuerungs- und Regelungstechnik
Autor:
Tino Müller
EAN:
9783844077674
ISBN:
978-3-8440-7767-4
Format:
Kartonierter Einband
Genre:
Maschinenbau & Fertigungstechnik
Veröffentlichung:
31.12.2020
Anzahl Seiten:
214
Jahr:
2020
Lesemotiv:
Verstehen

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