Fachgebiet Elektromobilität

Model Predictive Control

Termine und Ort

Dienstag, 10:00-11:30, Gebäude 11, Raum 262, Beginn 26.10.2021

Wichtig: Der Modus der Vorlesung (in Präsenz oder digital) kann sich aufgrund der Coronapandemie noch ändern. Gegebenenfalls kann auch eine vorherige Anmeldung erforderlich sein. Wir werden Sie an dieser Stelle regelmäßig über die Planungen informieren.

Dozent

Prof. Dr.-Ing. Daniel Görges

Weitere Informationen

  • Anzahl der SWS: 2
  • Anzahl der ECTS Credits: 3
  • Unterrichtssprache: Englisch
  • Kennung: EIT-JEM-515-V-7
  • Leistungspunkte: 3

Übersicht

Modellprädiktive Regelungen (Model Predictive Control) gehören zu den wichtigsten fortgeschrittenen Regelungsmethoden in der industriellen Praxis. Nach einer vielfachen Anwendung in der Verfahrenstechnik werden modellprädiktive Regelungen seit einigen Jahren zunehmend auch in der Mechatronik, Fahrzeugtechnik und Energietechnik verwendet. Entsprechend hoch ist der Bedarf an hierin ausgebildeten Ingenieuren. In dieser Vorlesung werden die Grundlagen der modellprädiktiven Regelung – beispielsweise Prädiktionsmodelle, Stabilitätseigenschaften, Folgeregelung und Störunterdrückung – vorgestellt und anhand zahlreicher Beispiele unter MATLAB/Simulink veranschaulicht. Als durchgehendes Beispiel wird ein aktives Fahrwerkssystem betrachtet. Ergänzend werden wichtige Grundlagen zeitdiskreter Systeme, der Optimierung und der robusten Regelung erläutert. Abschließend werden fortgeschrittene modellprädiktive Regelungsmethoden – unter anderem robuste, explizite, hybride und verteilte modellprädiktive Regelungen – präsentiert. Hinzu kommt ein Workshop am Ende des Semesters, in dem die wesentlichen Methoden an unter MATLAB umgesetzt werden.

Inhalt

  1. Einführung in die modellprädiktiven Regelungen
  2. Grundlagen zeitdiskreter Systeme
  3. Grundlagen der Optimierung
  4. Modellprädiktive Regelungen ohne Beschränkungen
  5. Modellprädiktive Regelungen mit Beschränkungen
  6. Feasibility und Stabilität
  7. Folgeregelung und Störunterdrückung
  8. Robuste modellprädiktive Regelungen
  9. Modellprädiktive Regelungen mit MATLAB

Voraussetzungen

Lineare Regelungen, Optimal Control (vorteilhaft), CAE in der Regelungstechnik (vorteilhaft)

Vorlesungsunterlagen

Die Vorlesungsunterlagen werden im Verlauf der Vorlesung in OLAT bereitgestellt. Der Passwort wird in der Vorlesuntg bekanntgegeben.

Prüfung

Informationen zur Prüfung werden in OLAT bereitgestellt unter Exam und Notifications.

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