Kursinformation

Lehrinhalte
Optimale Regelungsverfahren, wie die Model Prädiktive Regelung, zählen zu den vielseitigsten, flexibelsten und am meisten eingesetzten modernen Regelungsmethoden. Ihre Anwendungsbereiche spannen von der Robotik, über das autonome Fahren, Luftfahrtsystemen, Energiesystemen, chemischen und biotechnologischen Prozessen bis hin zur Biomedizin genutzt werden. Die Vorlesung bietet eine Einführung in die Grundlagen der optimalen Regelung mit einem Fokus auf die methodische und theoretische Basis. Daneben werden Einblicke in die effiziente numerische Lösung der auftretenden Optimierungsprobleme, sowie in die Model Prädiktive Regelung gegeben.

Die folgenden Themen sind Inhalt der Vorlesung:
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[*]Anwendungsbeispiele aus verschiedenen Gebieten, wie zum Beispiel der Mechatronik, der Robotik, elektrischen Systemen, chemischen Prozessen, der Ökonomie, sowie der Luft und Raumfahrt
[*]Einführung in die nichtlinear statische Optimierung
[*]Dynamische Programmierung, Optimalitätsprinzip, Hamilton-Jacobi-Ballmann Gleichung
[*]Pontryaginsches Maximum Prinzip
[*]Optimale Regelung über endliche und unendliche Vorhersagezeiten, LQ optimale Regelung
[*]Numerische Lösungsverfahren für Optimalsteuerungsprobleme
[*]Einführung in die Model Prädiktive Regelung
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Literatur
Die Vorlesungsfolien und Notizen werden über das elearning System zur Verfügung gestellt

Weitere empfohlene Literatur
Optimal Control
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[*]R. Bellman. Dynamic Programming. Princeton University Press, Princeton, New Jersey, 1957.
[*]L.D. Berkovitz. Optimal Control Theory. Springer-Verlag, New York, 1974.
[*]D.P. Bertsekas. Dynamic Programming and Optimal Control. Athena Scientific Press. 2nd edition, 2000.
[*]L.M. Hocking. Optimal Control. An Introduction to the Theory with Applications. Oxford Applied Mathematics and Computing Science Series. Oxford University Press, Oxford, 1991.
[*]J.L. Troutmann. Variational Calculus and Optimal Control. Undergraduate Texts in Mathematics. Springer, 1991.
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Optimization
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[*]S. Boyd, L. Vandenberghe. Convex Optimization. Cambridge University Press, 2004.
[*]J. Nocedal, S. Wright. Numerical Optimization. Springer, 2006.
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Model Predictive Control
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[*]J.B. Rawlings, D.Q. Mayne, M. Diehl. Model Predictive Control: Theory and Design, 2009.
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Voraussetzungen
Grundlagenvorlesung der Regelungstechnik und Systemtheorie mit Schwerpunkt auf Zustandsraumformulierungen

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