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.

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Metadaten
Author:Abid AliGND
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):License LogoKeine Creative Commons Lizenz - es gelten der Veröffentlichungsvertrag und das deutsche Urheberrecht