Regelungsorientierte Identifikation nichtlinearer dynamischer Systeme für lokal affin approximierbare Systeme

• Applicant: Professor Dr.-Ing. Andreas Kroll
• Subject Area: Automation, Mechatronics, Control Systems, Intelligent Technical Systems, Robotics
• Term: from 2012 to 2018
• Project identifier: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Project number 204278707

Die Verfügbarkeit geeigneter Modelle ist Voraussetzung für einen modellbasierten Reglerentwurf. Insbesondere die Systemidentifikation gestattet eine schnelle Ermittlung von Modellen von für die Regelungssynthese geeigneter Struktur. Üblicherweise wird als Gütekriterium ein minimaler Prädiktionsfehler verwendet, meist im Sinne der Summe der Fehlerquadrate oder eines ähnlichen Kriteriums. Erfahrungen aus dem Bereich der linearen Systeme zeigen, dass eine Berücksichtigung der geplanten Anwendung „Reglerentwurf“ im Identifikationsprozess i.d.R. zu besserer Güte des resultierenden Regelungssystems führt. Im beantragten Projekt sollen für die Klasse der gebietsweise affin approximierbaren und regelbaren nichtlinearen dynamischen Systeme Methoden entwickelt werden, um für den Reglerentwurf optimierte Modelle zu identifizieren. Dazu soll die übliche prädiktionsfehlerorientierte Zielfunktion um eine Bewertung von für die Regelung wichtigen strukturellen Eigenschaften der resultierenden Teilmodelle (insbesondere kontinuierliche Stabilitäts- und Steuerbarkeitsmaße) erweitert werden. Basierend auf diesem Kriterium soll der Modellraum optimal partitioniert und die lokalen Modellparameter sollen optimal berechnet werden. Untersucht werden sollen dynamische Systeme mit glatten Nichtlinearitäten.

• DFG Programme: Research Grants