Application of local model networks to nonlinear system identification and control
- Diese Arbeit befasst sich mit Identifikation und Regelung nichtlinearer Systeme anhand der LLM-Netze. Das nichtlineare Identifikationsproblem wird als adaptives Beobachtungsproblem formuliert, wobei die Modellparameter und Systemzustände aus der Ein- und Ausgangsdaten des Systems geschätzt werden. Zur Schätzung der LLM-Netzparameter werden lokale und globale Lernalgorithmen entwickelt und untersucht. Die lokalen Lernverfahren vernachlässigen die Umschaltung zwischen den lokalen Modellen und schätzen nur die Parameter des gerade aktiven lokalen Modells. Die globalen Lernverfahren verwenden dagegen die Gradienten des nichtlinearen Gesamtmodells zur Minimierung einer globalen Gütefunktion. Zur Regelung nichtlinearer Systeme unter Einsatz von LLM-Netzen werden neue Verfahren mit Zustands- sowie mit Ausgangsrückführungen, wie z.B. Regelung nach dem Modellvergleichsverfahren, nichtlineare Störgößenaufschaltung, LQ-optimale Regelung und nichtlineare prädiktive Regelung entwickelt.
Author: | Abid AliGND |
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URN: | urn:nbn:de:hbz:294-11202 |
Referee: | Christian SchmidGND, Heinz-Dietrich FischerGND |
Document Type: | Doctoral Thesis |
Language: | English |
Date of Publication (online): | 2004/08/25 |
Date of first Publication: | 2004/08/25 |
Publishing Institution: | Ruhr-Universität Bochum, Universitätsbibliothek |
Granting Institution: | Ruhr-Universität Bochum, Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik |
Date of final exam: | 2003/05/23 |
Creating Corporation: | Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik |
GND-Keyword: | Adaptivregelung; Prädiktive Regelung; Nichtlineare Regelung; Identifikation; Neuronales Netz |
Dewey Decimal Classification: | Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften / Elektrotechnik, Elektronik |
faculties: | Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik |
Licence (German): | Keine Creative Commons Lizenz - es gelten der Veröffentlichungsvertrag und das deutsche Urheberrecht |