Intelligente Verfahren: Identifikation und Regelung nichtlinearer Systeme
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| Hauptverfasser: | , |
|---|---|
| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Berlin
Springer Vieweg
2017
|
| Ausgabe: | 2., erweiterte Auflage |
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | Inhaltstext Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | XVIII, 918 Seiten Illustrationen, Diagramme 24 cm x 16.8 cm |
| ISBN: | 9783662553268 3662553260 |
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INHALTSVERZEICHNIS
1 EINFUEHRUNG 1
2 EINFUEHRUNG IN MECHATRONISCHE SYSTEM E 9
2.1 ZWEIMASSENSYSTEM
.
9
2.2 REGELUNG DER ARBEITSMASCHINENDREHZAHL
.
12
2.3 REGELUNG DER ANTRIEBSMASCHINENDREHZAHL
.
13
2.4 PROPORTIONALE
ZUSTANDSREGELUNG. 18
2.5 INTEGRALE ZUSTANDSREGELUNG
. 19
2.6 NICHT LINEARES
ZWEIMASSENSYSTEM. 23
2.7 D REIM ASSENSYSTEM
.
25
2.8 ZUSAMMENFASSUNG: MECHATRONISCHE S Y STE M E
.
29
2.9 KONTINUIERLICHE
PRODUKTIONSANLAGEN. 31
2.10 ZUSAMMENFASSUNG: TECHNOLOGISCHE SYSTEME
.
33
3 STATISCHE FUNKTIONSAPPROXIMATOREN 35
3.1 UEBERSICHT: NEURONALE N E T Z E
. 36
3.2 STATISCHE NICHT LINEARE F U N
KTIONEN. 37
3.3 METHODEN DER FUNKTIONSAPPROXIMATION
.
38
3.4 BEURTEILUNGS-KRITERIEN FUER KUENSTLICHE NEURONALE N ETZE
.
40
3.5 FUNKTIONSAPPROXIMATION MIT LOKALEN B ASISFUNKTIONEN
.
41
3.6 RADIAL BASIS FUNCTION (RBF) N E T Z
.
43
3.7 GENERAL-REGRESSION-NEURAL-NETWORK (GRNN)
.
45
3.7.1 URSPRUENGLICHE ANWENDUNG DES G R N N
.
47
3.7.2 OPTIMIERUNG BEI MEHRDIMENSIONALEM EINGANGSRAUM.
47
3.7.3
BEISPIELE.
48
3.8 HARMONISCH AKTIVIERTES NEURONALES NETZ (HANN).
55
3.8.1 G RU N D STRU K TU
R.
56
3.8.2 ERW
EITERUNG.
58
3.9 LOLIMOT * LOCAL LINEAR MODEL T R E E
.
60
3.9.1 GRUNDLEGENDE I D E E
.
60
3.9.2 PARAMETER- UND STRUKTUROPTIMIERUNG
.
61
3.9.2.1 P ARAM ETERBERECHNUNG
.
61
3.9.2.2 STRUKTUROPTIM IERUNG
.
63
3.9.3
BEISPIELE.
66
3.10 MULTI-LAYER-PERCEPTRON (MLP) N
ETZE. 73
3.10.1 E
INLEITUNG.
73
3.10.2 TECHNISCHE ABSTRAKTION
.
73
3.10.3
TRANSFERFUNKTIONEN.
75
3.10.4 MEHRSCHICHTIGES MLP-NETZ
.
75
3.10.5 AUSLEGUNG VON FEEDFORWARD N E TZ E N
. 78
3.10.6
BEISPIELE.
79
3.11 FUNKTIONSAPPROXIMATOREN - BEWERTUNG UND V ERGLEICH.
84
3.11.1 BEWERTUNG DER EIGENSCHAFTEN DES GRNN UND RBF-NETZWERKS . 84
3.11.2 BEWERTUNG H A N N
.
84
3.11.3 BEWERTUNG L O L IM O T
.
85
3.11.4 BEWERTUNG MLP N E T Z
.
85
3.11.5 EINSATZBEREICH DER N E TZ TY P E N
. 86
4 L ERNEN BEI STA TISC H E R F U N K TIO N SAP P RO X IM ATIO N 87
4.1 GRADIENTENABSTIEGSVERFAHREN
.
90
4.1.1 LERNGESETZ FUER DAS RBF UND GRNN-NETZ
.
92
4.1.1.1 GRADIENTENVERFAHREN MIT MOMENTUM T E RM
. 93
4.1.1.2 STABILITAET NACH L Y A P U N O V
. 93
4.1.1.3
PARAMETERKONVERGENZ.
94
4.1.1.4 FEHLERMODELL 1 FUER DAS GRADIENTENABSTIEGSVERFAHREN
.
95
4.1.2 LERNGESETZ FUER DAS H A N N
.
95
4.1.3 LERNGESETZ FUER MEHRSCHICHTIGE NETZE
.
98
4.1.3.1 HERLEITUNG DER BACKPROPAGATION-REGEL
.
99
4.1.3.2 ZUSAMMENFASSUNG DES BP-ALGORITHMUS
.
103
4.1.3.3 GRADIENTENVERFAHREN BEI MEHRSCHICHTIGEN NETZEN
.
104
4.1.3.4 GRADIENTENVERFAHREN MIT MOMENTUM T E RM
.
105
4.1.3.5 BEISPIELE
.
105
4.1.4 PROBLEME BEIM EINFACHEN G
RADIENTENABSTIEG. 111
4.1.4.1 LOKALE MINIMA DER FEHLERFLAECHE
.
112
4.1.4.2 FLACHE P LATEAU S
.
113
4.1.4.3 OSZILLATIONEN IN STEILEN SCHLUCHTEN
.
114
4.1.4.4 VERLASSEN GUTER M IN IM A
. 114
4.2 LERNGESETZ: LEAST-SQUARES-VERFAHREN
.
115
4.2.1 NICHT REKURSIVER LEAST-SQUARES-ALGORITHMUS ( L S )
.
115
4.2.2 REKURSIVER LEAST-SQUARES-ALGORITHMUS (R L S )
.
116
4.2.3 WEIGHTED-LEAST-SQUARES-ALGORITHMUS ( W L S )
.
119
4.2.4 ANWENDUNG DES LEAST-SQUARES-ALGORITHMUS ZUR PARAMETEROPTI
MIERUNG BEI R B F -N E TZ E N
.
120
4.2.5 BEWERTUNG DES LEAST-SQUARES-ALGORITHMUS
.
121
5 L ERNFAEHIGER B EO B ACH TER 123
5.1 STRECKEN MIT ISOLIERTER N ICHTLINEARITAET
.
123
5.2 BEOBACHTERENTWURF BEI MESSBAREM E INGANGSRAUM .
125
5.2.1 V ORAUSSETZUNGEN
.
125
5.2.2 BEOBACHTERENTWURF ZUR IDENTIFIKATION DER NICHTLINEARITAET . 126
5.2.3 PARAMETERKONVERGENZ
.
133
5.3 BEOBACHTERENTWURF BEI NICHT MESSBAREM EINGANGSRAUM
.
134
5.3.1 ZUSAETZLICHE
VORAUSSETZUNG.
134
5.3.2 BEOBACHTERANSATZ ANALOG L UENBERGER
.
134
5.4 ZWEIMASSENSYSTEM MIT R
EIBUNG. 137
5.5 IDENTIFIKATION MEHRERER N ICHTLINEARITAETEN
.
143
5.6 ERGAENZUNG: FEHLERM
ODELLE. 146
5.6.1 FEHLERMODELL 1
.
146
5.6.2 FEHLERMODELL 2
.
148
5.6.3 FEHLERMODELL 3
.
148
5.6.4 FEHLERMODELL 4
.
150
5.7 ANWENDUNG AUF EINEN V ORSCHUBANTRIEB
.
152
5.7.1 MODELLBILDUNG
.
153
5.7.2 IDENTIFIKATION DER REIBUNGSKENNLINIE
.
156
5.7.3 KOMPENSATION
.
161
5.8 IDENTIFIKATION VON HYSTERESE
.
167
5.8.1 MODELLIERUNG DER H Y STE RE S E
. 167
5.8.2 PHYSIKALISCH MOTIVIERTES MODELL DER H Y STERESE
.
168
5.8.3 PARAM ETRIERUNG
.
170
5.8.4 VERALLGEMEINERTES H YSTERESEM ODELL
.
170
5.8.5 DER ALLGEMEINGUELTIGE SIGNALFLUSSPLAN
.
171
5.8.6 IDENTIFIKATION VON H
YSTERESE. 173
5.9 ZUSAMMENFASSUNG UND BEWERTUNG
.
174
6 IDENTIFIKATION M IT V O RS TRU K TU RIE RTE N RE K U RRE N TE N N
ETZEN 177
6.1 STRUKTURIERTE REKURRENTE N
ETZE. 178
6.1.1 ANWENDUNG DER
TRANSFORMATION. 178
6.1.2 PARAM ETERADAPTION
.
180
6.1.3 ZUSTANDSDARSTELLUNG
.
182
6.2 ERWEITERUNG ZUM LUENBERGER-BEOBACHTER
.
187
6.2.1 PARTIELLE
ABLEITUNGEN.
189
6.2.2 IMPLEMENTIERUNG DER STATISCHEN NEURONALEN N
ETZE. 192
6.2.3 ANWENDUNG DER BEOBACHTERSTRUKTUR
.
192
6.2.4 DURCHFUEHRUNG DER
IDENTIFIKATION. 194
6.3 BEURTEILUNG DES IDENTIFIKATIONSVERFAHRENS
.
198
6.4 ANWENDUNGSBEISPIEL
.
200
6.4.1 LOSEMODELLIERUNG UND APPROXIMATION
.
200
6.4.2 APPROXIMATION DER REIBUNGSKENNLINIE
.
204
6.4.3 IDENTIFIKATION DES LOSEBEHAFTETEN ZWEIM ASSENSYSTEM
S. 205
6.4.4
IDENTIFIKATION.
208
7 IDENTIFIKATION LINEARER DYNAMISCHER SYSTEM E 213
7.1 GRUNDLAGEN DER IDENTIFIKATION
.
213
7.1.1 PARAMETRISCHE UND NICHTPARAMETRISCHE IDENTIFIKATIONSVERFAHREN .
213
7.1.2
IDENTIFIKATION.
214
7.2 LINEARE DYNAMISCHE MODELLSTRUKTUREN
. 216
7.2.1 MODELLE MIT
AUSGANGSRUECKKOPPLUNG. 218
7.2.1.1 AUTOREGRESSIVE WITH EXOGENOUS INPUT M O D
EL. 218
7.2.1.2 OUTPUT ERROR M O D E L
.
221
7.2.2 MODELLE OHNE
AUSGANGSRUECKKOPPLUNG. 223
7.2.2.1 FINITE IMPULSE RESPONSE M O D E
L. 224
7.2.2.2 ORTHONORMAL BASIS FUNCTION M O D EL
.
225
7.3 IDENTIFIKATIONSBEISPIELE
.
230
7.3.1 A R X -M O D
ELL.
230
7.3.2 O E -M O D E
LL.
232
7.3.3 F IR -M ODELL
.
234
7.3.4 O B F -M O D E
LL.
237
7.4 Z USAM M
ENFASSUNG.
240
8 IDENTIFIKATION NICHTLINEARER DYNAMISCHER SYSTEM E 241
8.1 KLASSIFIKATION NICHT LINEARER DYNAMISCHER S Y S TE M E
.
243
8.1.1 NICHTLINEARE
ZUSTANDSDARSTELLUNG.
243
8.1.2 BLOCKORIENTIERTE NICHTLINEARE M O D
ELLE. 243
8.1.3 ALLGEMEINE NICHT LINEARE SYSTEMBESCHREIBUNG
.
244
8.2 VERFAHREN ZUR IDENTIFIKATION NICHTLINEARER DYNAMISCHER SYSTEME 244
8.2.1 NICHTLINEARE MODELLE MIT AUSGANGSRUECKKOPPLUNG
.
250
8.2.1.1 TIME DELAY NEURAL N ETW
ORK. 251
8.2.1.2 LOCAL LINEAR MODEL T R E E
.
252
8.2.2 NICHT LINEARE MODELLE OHNE AUSGANGSRUECKKOPPLUNG
.
255
8.2.2.1
VOLTERRA-FUNKTIONALPOTENZREIHE.
255
8.2.2.2 HAMMERSTEIN-MODELL UND WIENER-MODELL IM ANSATZ DER
VOLTERRA-FUNKTIONALPOTENZREIHE.
258
8.2.2.3 EIGENSCHAFTEN DER
VOLTERRA-FUNKTIONALPOTENZREIHE. 260
8.2.2.4 VOLTERRA-FUNKTIONALPOTENZREIHE MIT B ASISFUNKTIONEN
.
262
8.2.2.5 ALLGEMEINER ANSATZ FUER WIENER- UND HAMMERSTEIN-MODELLE . . 265
8.2.2.6 ERWEITERUNG DES IDENTIFIKATIONSANSATZES
.
266
8.2.2.7 REKONSTRUKTION DER BLOCKORIENTIERTEN M O D ELLSTRU K TU
R. 267
8.2.3 ANREGUNGSSIGNALE ZUR
IDENTIFIKATION. 271
8.3 Z USAM M
ENFASSUNG.
274
9 B EO B ACH TEREN TW U RF BEI DYNAM ISCHEN N IC H TLIN EA RITAETEN 275
9.1 SYSTEME MIT DYNAMISCHEN N ICH TLIN EARITAETEN
.
277
9.2
BEOBACHTERENTWURF.
279
9.2.1 BEOBACHTERENTWURF BEI MESSBAREM EINGANGSRAUM DER DYNAMI
SCHEN NICHT LIN E A RITAE T
.
281
9.2.2 BEOBACHTERENTWURF BEI NICHT MESSBAREM EINGANGSRAUM DER DYNA
MISCHEN NICHTLINEARITAET
.
285
9.3 IDENTIFIKATION VON GLOBAL INTEGRIERENDEN S Y STEM EN
. 288
9.4 SIMULATIONSBEISPIEL FUER BEOBACHTERENTWURF
.
294
9.5 IDENTIFIKATION EINES MECHATRONISCHEN A NTRIEBSSYSTEM
S. 300
9.5.1 IDENTIFIKATION IN DER SIMULATIONSUMGEBUNG
.
303
9.5.2 VALIDIERUNG AM REALEN S Y STEM
. 308
9.6 ZUSAM M
ENFASSUNG.
310
10 N ICH TLIN EARE O P TIM IERU N G IN D ER S YSTEM IDENTIFIKATION 311
10.1 OPTIMIERUNGSVERFAHREN 0. O RD N U N G
.
313
10.1.1 DIE SIMPLEX-METHODE
.
.
. 313
10.1.2 DAS
HOOKE-JEEVES-TASTVERFAHREN.
316
10.2 VERFAHREN ZUR
LINIENSUCHE.
318
10.2.1 EIN KLASSISCHES LINIENSUCHVERFAHREN MIT INTERVALLSUCHPHASE UND
INTERVALLVERKLEINERUNGSPHASE.
320
10.2.1.1 DIE INTERVALLSUCHPHASE
.
320
10.2.1.2 DIE INTERVALLVERKLEINERUNGSPHASE
. 322
10.2.2 ADAPTIVES LINIENSUCHVERFAHREN MIT LAGRANGE-INTERPOLATION . . .
328
10.3 OPTIMIERUNGSVERFAHREN 1. O RD N U N G
. 336
10.3.1 GRADIENTENABSTIEG MIT M OMENTUMTERM
.
340
10.3.2 GRADIENTENABSTIEG MIT VARIABLER LERNSCHRITTWEITE
. 342
10.4 OPTIMIERUNGSVERFAHREN 2. O RD N U N G
.
344
10.4.1 DAS NICHTLINEARE KONJUGIERTE
GRADIENTENVERFAHREN. 344
10.4.2 DAS SKALIERTE KONJUGIERTE GRADIENTENVERFAHREN
.
348
10.4.3 DAS NEWTON-VERFAHREN
.
355
10.4.3.1 KONVERGENZ DES
NEWTON-VERFAHRENS. 356
10.4.3.2 HESSEMATRIXBERECHNUNG BEIM
NEWTON-VERFAHREN. 358
10.4.4 DIE QUASI-NEWTON-VERFAHREN
. 359
10.4.4.1 DIE
QUASI-NEWTON-BEDINGUNG.
359
10.4.4.2 DIE AUFDATIERUNGSFORMEL VON B R O Y D E N
.
361
10.4.4.3 DIE
DFP-AUFDATIERUNGSFORMEL.
362
10.4.4.4 DIE
BFGS-AUFDATIERUNGSFORMEL.
363
10.4.5
LEVENBERG-MARQUARDT-ALGORITHMUS.
368
10.5 ZUSAMMENFASSUNG: DETERMINISTISCHE OPTIMIERUNGSVERFAHREN . . 370
10.5.1 KONVERGENZ DER P ARAM
ETER. 371
10.5.2 RECHEN- UND
SPEICHERAUFWAND.
372
10.5.3 AUFWAND BEI DER IMPLEMENTIERUNG
.
372
10.5.4 ERGEBNISSE DES
OPTIMIERUNGSBEISPIELS. 372
10.6
IDENTIFIKATIONSBEISPIELE.
373
10.6.1 IDENTIFIKATION EINER STATISCHEN R EIBKENNLINIE
.
373
10.6.2 IDENTIFIKATION VON STARK VERRAUSCHTEN M ESSDATEN
.
375
11 STOCHASTISCHE OPTIMIERUNGSVERFAHREN 377
11.1 SIMULATED A
NNEALING.
377
11.2
EVOLUTIONSSTRATEGIEN.
382
11.3 PARTICLE SWARM O P TIM IZATIO N
. 390
11.4 STOCHASTISCHE OPTIMIERUNGSVERFAHREN BEI DER IDENTIFIKATION MIT
NEURONALEN N E TZ E N
.
394
12 R OBUSTE PARAM ETERSCHAETZUNG FUER REALE ANWENDUNGEN
(SIMON ALTM ANNSHOFER, CHRISTIAN ENDISCH) 399
12.1 ROBUSTE PARAM
ETERSCHAETZUNG.
400
12.1.1 ROBUSTHEIT GEGEN
MESSAUSREISSER. 400
12.1.1.1 MESSAUSREISSER UND STOCHASTISCHE VERTEILUNG DER MODELLFEHLER . .
401
12.1.1.2 ROBUSTHEIT GEGENUEBER MESSAUSREISSERN DURCH M-SCHAETZER . 409
12.1.2 ROBUSTHEIT GEGEN MANGELNDE ANREGUNG . . .
.
. 430
12.1.2.1 SYSTEMANREGUNG UND W INDUP-E
FFEKT. 430
12.1.2.2 A NTI-W INDUP-M
ETHODEN.
433
12.1.3 BERUECKSICHTIGUNG VON PARAMETERBESCHRAENKUNGEN
.
444
12.1.3.1 EINFACHE PARAMETERBESCHRAENKUNG DURCH P RO JE K TIO N
.
444
12.1.3.2 OPTIMALE PARAMETERBESCHRAENKUNG DURCH TRANSFORMATION UND PRO
JEKTION
.
446
12.1.3.3 OPTIMALE PARAMETERBESCHRAENKUNG UEBER LAGRANGE-FUNKTION . . . 447
12.1.3.4 PARAMETERBESCHRAENKUNG DURCH WEICHE GRENZEN
.
448
12.1.4 ZUSAMMENFASSUNG DER ROBUSTEN P ARAM ETERSCHAETZUNG.
450
12.2 ANWENDUNG DER ROBUSTEN PARAMETERSCHAETZUNG AN EINEM ELEKTRO
FAHRZEUG
.
451
12.2.1 PARAMETERSCHAETZUNG DER FAHRZEUG-LAENGSDYNAMIK
.
452
12.2.1.1 MODELLIERUNG DER FAHRZEUG-LAENGSDYNAMIK
.
452
12.2.1.2 ERGEBNISSE DER PARAMETERSCHAETZUNG FUER DIE LAENGSDYNAMIK . . .
454
12.2.2 PARAMETERSCHAETZUNG FUER ASYNCHRONMASCHINEN
.
456
12.2.2.1 MODELLIERUNG DER
ASYNCHRONMASCHINE. 456
12.2.2.2 IDENTIFIZIERBARKEITS-ANALYSE DER SCHAETZUNG VON
ASYNCHRONMASCHINEN-
P A RA M E TE RN
.
460
12.2.2.3 MESSERGEBNISSE AN DER ASYNCHRONMASCHINE
.
463
12.2.3 PARAMETERSCHAETZUNG FUER B
ATTERIEN. 468
12.2.3.1 MODELLIERUNG DER B A TTE R IE
.
468
12.2.3.2 ERGEBNISSE DER PARAMETERSCHAETZUNG FUER EINE B A T TE R IE
. 470
13 V ERFAHREN ZU R R EGELUNG N ICH TLIN EARER SYSTEM E 473
13.1 RELATIVGRAD UND O RD N U N G
. 473
13.2 N U LLD Y N AM IK
.
475
13.2.1 NULLDYNAMIK BEI LINEAREN SYSTEM EN
.
476
13.2.2 AUSWIRKUNG VON NULLSTELLEN AUF DIE IMPULSANTWORT
. 477
13.2.3 AUSWIRKUNG VON NULLSTELLEN AUF DEN GESCHLOSSENEN REGELKREIS . .
479
13.2.4 UNTERDRUECKUNG VON EINGANGSSIGNALEN DURCH N ULLSTELLEN
.
481
13.2.5 NULLDYNAMIK IM NICHTLINEAREN SYSTEM
.
484
13.2.6 ANALOGIE ZWISCHEN KOMPENSATION DER NULLDYNAMIK UND
POL-NULLSTELLEN-
K
UERZUNG.
485
13.2.7 ZUSAM M ENFASSUNG
.
490
13.3 NICHT LINEARE REGELUNGSNORM ALFORM
.
490
13.3.1 BEISPIEL ZUR N R N F
.
494
13.4 EXAKTE EIN-/A USGANGSLINEARISIERUNG
.
496
13.4.1 BEISPIEL ZUR EXAKTEN EIN-AUSGANGSLINEARISIERUNG
.
498
13.4.2 BEISPIEL ZUR EXAKTEN EIN- AUSGANGSLINEARISIERUNG MIT
REGLERENTWURF 503
13.5 REGELUNG AUF EIN REFERENZSIGNAL (TRACKING)
.
511
13.5.1 BEISPIEL ZUR REGELUNG AUF EIN REFERENZSIGNAL
.
512
13.5.2 WAHL DES
REFERENZSYSTEMS.
523
13.6 DER EINSATZ VON NEURONALEN BEOBACHTERN
.
529
13.6.1 ANWENDUNG AUF DAS NICHTLINEARE SYSTEM 2.
ORDNUNG. 530
13.6.2 SIMULATIONSERGEBNIS
.
531
13.6.3 ANWENDUNG AUF REGELUNG MIT N R N F
.
532
13.6.4 SIMULATIONSERGEBNISSE
. 534
13.6.5 KURZZUSAMMENFASSUNG: NRNF UND LERNFAEHIGER BEOBACHTER . . . 534
13.7 EIN-AUSGANGSLINEARISIERUNG ZUR NEURONALEN R EG ELU N G
.
535
13.7.1 ERLERNEN DER INPUT-OUTPUT LINEARISIERUNG MIT NEURONALEN NETZEN
537
13.7.2 REGELUNG EINER NICHTLINEAREN STRECKE ZWEITER O
RDNUNG. 538
13.8 STABILE REFERENZMODELLBASIERTE NEUROREGELUNG (SRNR)
.
542
13.8.1 PARAM ETERADAPTION
.
546
13.8.2
STELLGROESSEN-BESCHRAENKUNG.
546
13.8.3 AUFTEILUNG IN
TEILFUNKTIONEN.
547
14 M OD ELLB ASIERTE A D APTIVE R EGELUNG
(C H RISTIAN W ESTERM AIER) 549
14.1 ARMA-MODELL ALS PRAEDIKTIONSMODELL
.
552
14.2 SYSTEM
IDENTIFIKATION.
560
14.2.1
PROJEKTIONSALGORITHMUS.
563
14.2.2 REKURSIVER LEAST-SQUARES-ALGORITHMUS (RLS)
.
574
14.3 ENTWURF DES ADAPTIVEN REGELKREISES
.
579
14.3.1 INVERSER REGLER MIT INTEGRIERTER
SYSTEMIDENTIFIKATION. 580
14.3.2 STABILITAETSUNTERSUCHUNG DES GESCHLOSSENEN R EGELKREISES
.
583
14.4 ADAPTIVE REGELUNG EINES ZWEI-MASSEN-SYSTEM
.
587
15 D ISTU RB AN CE R EJECTIO N 595
15.1 LINEAR DISTURBANCE R E JE C TIO N
.
596
15.1.1 DETERMINISTIC DISTURBANCES
.
596
15.1.2 STOCHASTIC D ISTU RB AN CE S
.
600
15.1.2.1 A QUALITATIVE A
NALYSIS.
601
15.1.2.2 STOCHASTIC ADAPTIVE C O N TRO L
.
607
15.2 NONLINEAR DISTURBANCE R E JE C TIO N
. 611
15.3 TIME-VARYING D ISTURBANCES
.
615
15.3.1 MULTI-MODEL ADAPTIVE C O N TR O
L. 617
15.3.1.1 GENERAL METHODOLOGY
.
617
15.3.1.2 MODELS
.
619
15.3.1.3 SWITCHING AND T U N I N G
.
620
15.3.1.4 C O N TR O
L.
621
15.3.1.5 B EN
EFITS.
621
15.3.2 BROOK OF S TAB ILITY
.
624
15.3.2.1 CASE (I): ALL ADAPTIVE M O D E LS
.
624
15.3.2.2 CASE (II): ONE ADAPTIVE MODEL AND ONE FIXED M O D E L
.
625
15.3.2.3 CASE (IN): (N-2) FIXED MODELS AND 2 ADAPTIVE M O D E LS
. 626
15.4 MATHEMATICAL
BACKGROUND.
627
15.4.1 NONLINEAR DIFFERENTIAL EQUATIONS
. 627
15.4.2 CONCEPTS FROM A N A LY S IS
.
627
15.4.3 EXISTENCE AND U N IQ U E N E SS
.
634
15.4.4 LYAPUNOV*S DIRECT M E TH O D
.
638
15.4.5 LTI SYSTEMS AND LYAPUNOV S TA B ILITY
. 644
15.4.6 BARBALAT*S L E M M A
.
646
16 L ERNEN D E A U TO M A TE N
(P AU L K OTYCZKA, M A TTH IA S FEILER) 649
16.1
EINLEITUNG.
649
16.2 MATHEMATISCHE G RU N D LAG EN
.
650
16.2.1 STOCHASTISCHE P RO
ZESSE.
650
16.2.2 M ARKOV-K
ETTEN.
651
16.2.3
KONVERGENZBEGRIFFE.
657
16.3 A U TO M A TE N
.
658
16.3.1 AUTOMAT UND UMGEBUNG
.
659
16.3.2 NUETZLICHKEIT UND O P TIM A LITAE T
.
662
16.3.3 STOCHASTISCHE AUTOMATEN VERAENDERLICHER S TR U K TU R
.
664
16.3.3.1 EIN ERGODISCHES LERNGESETZ: LINEAR REWARD-PENALTY
.
666
16.3.3.2 EIN ABSOLUT NUETZLICHES LERNGESETZ: LINEAR REWARD-INACTION . . .
670
16.3.3.3 EIN KOMPROMISS: DER L
R
-
P
-ALG O RITH M U S
.
674
16.3.4 EIN DETERMINISTISCHER AUTOMAT MIT FESTER S T R U K T U R
.
676
16.4 PROGNOSE STOCHASTISCHER PARAM ETERW ECHSEL
.
680
16.4.1 REGELUNG MIT MULTIPLEN M ODELLEN
.
680
16.4.2 STOCHASTISCHE
PARAMETERWECHSEL.
682
16.4.3 ERWEITERTE R
EGELUNGSSTRUKTUR.
684
16.4.4 QUANTIFIZIERUNG DER ERREICHTEN R EGELGUETE
.
685
16.4.5 SIMULATIONSBEISPIEL
.
687
17 CONCURRENT LEARNING
(STEFAN KERSTING) 689
17.1 ADAPTIVE REGELUNG UND IDENTIFIKATION KONTINUIERLICHER ZUSTANDS
RAUMMODELLE
.
690
17.1.1 BESTAENDIGE ANREGUNG
.
690
17.1.2 ADAPTIVE R EGELUNG
.
692
17.1.3 PARAMETER
IDENTIFIKATION.
694
17.2 CONCURRENT L EARN IN G
.
696
17.2.1 EINFUEHRUNG IN CONCURRENT
LEARNING. 696
17.2.2 PARAMETER IDENTIFIKATION MIT CONCURRENT LEARNING
.
698
17.2.3 ADAPTIVE REGELUNG MIT CONCURRENT LEARNING
.
702
17.2.4 CONCURRENT LEARNING MIT HISTORY STACK M ANAGEM
ENT. 704
17.3 ANWENDUNGSBEISPIEL
.
706
17.4 ZUSAM M ENFASSUNG
.
708
18 HOCHVERSTAERKUNGSBASIERTE REGELUNG 711
18.1 GRUNDIDEE DER HOCHVERSTAERKUNGSBASIERTEN R
EGELUNG. 712
18.2 AUSWIRKUNG GROSSER VERSTAERKUNGEN IM REGELKREIS
.
714
18.3 EMPFINDLICHKEIT GEGENUEBER HOHEN R ELATIVGRADEN
.
719
18.4 FUNNEL-C
ONTROL.
722
18.5 HOCHVERSTAERKUNGSBASIERTE REGELUNG MIT ZEITVARIANTER VERSTAERKUNG 730
18.6 ANWENDUNG AM BEISPIEL EINM ASSENSYSTEM
.
731
18.7 INTERNES MODELL FUER EINE STATIONAER GENAUE R EG ELU N G
. 731
18.8 ALLGEMEINES ZUR REGELUNG MIT FUNNEL-C ONTROL
.
738
18.9 FUNNEL-REGELUNG FUER DAS LINEARE ZWEIMASSENSYSTEM.
739
18.9.1 ANTRIEBSDREHZAHL ALS
REGELGROESSE. 740
18.9.2 ARBEITSMASCHINENDREHZAHL ALS REGELGROESSE
.
743
18.9.3 ZUSTANDSREGLER MIT F U N N
EL. 744
18.10 FUNNEL-REGELUNG FUER DAS NICHTLINEARE ZWEIMASSENSYSTEM . 758
18.11 ERGEBNISSE MIT FILTER UND INTEGRALANTEIL
.
774
19 FUNNEL-CONTROL: IMPLEMENTIERUNG, ERWEITERUNG UND AN
WENDUNG
(CHRISTOPH M. HACKL) 777
19.1 FUNNEL-CONTROL ( F C )
.
779
19.1.1 TRICHTERENTWURF: TRICHTERFUNKTION UND T RICH TERRAN D
. 782
19.1.2 REFERENZ- BZW.
SOLLWERTSIGNALE.
788
19.1.3 SYSTEMKLASSE S
.
790
19.1.3.1 LTI 8180 SYSTEME DER KLASSE S
. 793
19.1.3.2
BEISPIELSYSTEME.
797
19.1.4
REGELZIEL.
803
19.2 KUNDENANFORDERUNGEN
.
803
19.3 SKALIERUNG DER R
EGLERVERSTAERKUNG. 807
19.4 MINIMALE ZUKUENFTIGE DISTANZ ( M D
). 811
19.4.1 ANALYTISCHER ANSATZ ( A M D )
.
813
19.4.2 NUMERISCHER ANSATZ (N M D )
.
815
19.4.3 DIFFERENZIERENDER ANSATZ (DM D
). 817
19.4.4 SIM
ULATIONSBEISPIELE.
819
19.5 ERROR REFERENCE CONTROL ( E R C )
. 820
19.6 A NW
ENDUNG.
825
19.6.1 NICHT LINEARES ZWEI-MASSEN-SYSTEM (2MS)
. 825
19.6.2 AKTIVE DAEMPFUNG DURCH STATISCHE ZUSTANDSRUECKFUEHRUNG.
829
19.6.3 ERWEITERUNG DES 2MS FUER ZUGEHOERIGKEIT IN S
.
831
19.6.4 MESSUNG UND BEWERTUNG DER E RG E B N ISSE
.
834
20 EINFUEHRUNG IN DIE FUZZY-R EGELUNG 841
20.1 GRUNDLAGEN DER THEORIE DER UNSCHARFEN M ENGEN
.
842
20.1.1 DEFINITION DER UNSCHARFEN M E N G E
. 842
20.1.2 WEITERE D
EFINITIONEN.
843
20.1.3 GRUNDLEGENDE MENGENOPERATIONEN FUER UNSCHARFE MENGEN . 847
20.1.4
MODIFIKATOREN.
850
20.2 GRUNDLAGEN DER UNSCHARFEN L O G IK
. 851
20.2.1 E IN FUE H RU N G
.
851
20.2.2 GRUNDBEGRIFFE DER UNSCHARFEN L
OGIK. 854
20.2.3 FUZZYFIZIERUNG UND LOGISCHES S CH LIESS EN
.
855
20.2.4 LOGISCHE O P ERATO REN
.
857
20.3 GRUNDLAGEN DER FUZZY-REGELUNG
. 871
20.3.1 FUZZYFIZIERUNG
.
873
20.3.2 IN FE RE N Z
.
875
20.3.3 D
EFUZZYFIZIERUNG.
876
20.4 ANHANG: DIE *THEORETISCHE* DARSTELLUNGSWEISE DER UNSCHARFEN LOGIK
881
20.4.1 GRUNDLAGEN DES PLAUSIBLEN
SCHLIESSENS. 883
20.4.2 IMPLIKATIONSOPERATOREN
.
887
20.4.3 BERUECKSICHTIGUNG VON VERBUNDAUSSAGEN UND MEHREREN REGELN . 888
20.4.4 BERUECKSICHTIGUNG ZUSAETZLICHER UNSICHERHEITEN
.
891
20.4.5 DIE *ANWENDUNGSORIENTIERTE* UNSCHARFE LOGIK ALS SPEZIALFALL DES
PLAUSIBLEN
SCHLIESSENS.
891
LITERATURVERZEICHNIS 893
STICHWORTVERZEICHNIS
909 |
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