Zur Hauptnavigation / To main navigation

Zur Sekundärnavigation / To secondary navigation

Zum Inhalt dieser Seite / To the content of this page

Sekundärnavigation / Secondary navigation

Inhaltsbereich / Content

Model Predictive Control

Termine und Ort

Dienstag, 10:00-11:30, Gebäude 11, Raum 220, Beginn 24.10.2017

Übung als zweitägiger Workshop am Ende der Vorlesungszeit

Dozent

Jun.-Prof. Dr.-Ing. Daniel Görges

Weitere Informationen

  • Anzahl der SWS: 2+1
  • Anzahl der ECTS Credits: 4
  • Unterrichtssprache: Englisch
  • Kennung: EIT-JEM-515-V-7
  • Leistungspunkte: 4

Übersicht (vorläufig)

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 aus der Mechatronik, Fahrzeugtechnik und Energietechnik unter MATLAB/Simulink veranschaulicht. Als durchgehendes Beispiel wird das Energiemanagement in Hybridfahrzeugen 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. Geplant ist zudem ein Workshop am Ende des Semesters, in dem die wesentlichen Methoden an einem realen System untersucht 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 an dieser Stelle bereitgestellt. Das Passwort wird in der Vorlesung bekanntgegeben.