Das Buch führt anschaulich und verständlich in das Gebiet der intelligenten Verfahren ein. In geschlossenen Darstellungen zeigt es zuerst die theoretischen Grundlagen und anschließend praktische Beispiele, wobei bei den Beispielen auch fehlerhafte Ansätze gezeigt werden.
Ausgehend von linearen Systemen und ihren Einschränkungen werden nichtlineare Systeme sowie grundlegende Lernverfahren eingeführt. Darauf aufbauend werden intelligente Verfahren, z.B. der lernfähige, nichtlineare Beobachter, entwickelt sowie die Identifikation von nichtlinearen Systemen und deren Optimierung behandelt. Anschließend werden Regelungsverfahren von nichtlinearen Systemen vorgestellt, wobei die modellbasierte adaptive Regelung sowie die Regelung von unbekannten Systemen Schwerpunkte sind. Den Abschluss bildet ein Kapitel über Fuzzy-Logik.
Die Verfahren können bei vielen nichtlinearen Systemen angewendet werden und wurden bereits äußerst erfolgreich in der Medizin, in der Robotik und in der Getriebesteuerung von Hybridfahrzeugen eingesetzt.
Neu an der zweiten Auflage sind Kapitel über robuste Schätzverfahren und Concurrent Learning.
Die Zielgruppen
Das Werk richtet sich an Studierende und Wissenschaftler der Ingenieurwissenschaften, Informatik und Mathematik sowie Ingenieure in der Praxis.
Inhaltsverzeichnis
Einführung.- Einführung in mechatronische Systeme.- Statische Funktionsapproximatoren.- Lernen bei statischer Funktionsapproximation: Grundlagen.- Lernfähiger Beobachter.- Identifikation mit vorstrukturierten rekurrenten Netzen.- Identifikation linearer dynamischer Systeme.- Identifikation nichtlinearer dynamischer Systeme.- Beobachterentwurf für Systeme mit dynamischen Nichtlinearitäten.- Nichtlineare Optimierung in der Systemidentifikation.- Stochastische Optimierungsverfahren.- Verfahren zur Regelung nichtlinearer Systeme.- Modellbasierte Adaptive Regelung.- Disturbance Rejection.- Lernende Automaten.- Concurrent Learning.- Hochverstärkungsbasierte Regelung.- Funnel-Control: Implementierung, Erweiterung und Anwendung.- Einführung in die Fuzzy–Regelung.
Über den Autor
Univ.- Prof. i.R. Dr.-Ing. Dr.-Ing. h. c. Dierk Schröder, Fellow IEEE, Technische Universität München, Lehrstuhl für Elektrische Antriebssysteme und Leistungselektronik
Univ.-Prof. Dr. Martin Buss, Fellow IEEE, Technische Universität München, Lehrstuhl für Steuerungs- und Regelungstechnik
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