Benutzer: Gast  Login
Originaltitel:
Design of Adaptive Nonlinear Controllers using Supervised Learning
Übersetzter Titel:
Entwurf von adaptiven nichtlinearen Reglern mittels überwachtem Lernen
Autor:
Dengler, Christian
Jahr:
2021
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
Fakultät für Maschinenwesen
Betreuer:
Lohmann, Boris (Prof. Dr.)
Gutachter:
Lohmann, Boris (Prof. Dr.); Hüllermeier, Eyke (Prof. Dr.)
Sprache:
en
Fachgebiet:
MAS Maschinenbau
TU-Systematik:
MSR 600d
Kurzfassung:
The thesis deals with the design of adaptive controllers in the form of function approximators. The adaptability of the controller increases the control performance under uncertain model parameters. The approach in the thesis is based on optimized trajectories as a data basis, together with a new approach called disturbed oracle imitation that is required to train a controller with hidden states, e.g., a recurrent neural network. The approach is analyzed empirically using a simulation example an...     »
Übersetzte Kurzfassung:
Die vorliegende Arbeit befasst sich mit dem Entwurf von adaptiven Reglern in der Form von parametrierten Funktionen. Die Adaption des Reglers erhöht die Robustheit gegenüber unsicheren Modellparametern. Der Ansatz basiert auf optimierten Trajektorien als Datenbasis, zusammen mit einer neuen, gestörte Orakel-Nachahmung genannten Methode. Diese dient dazu, einen dynamischen Regler mit internen Zuständen zu trainieren. Der Ansatz wird empirisch an einem Simulationsbeispiel untersucht und am realen...     »
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1550320
Eingereicht am:
30.06.2020
Mündliche Prüfung:
26.02.2021
Dateigröße:
3361714 bytes
Seiten:
142
Urn (Zitierfähige URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20210226-1550320-1-0
Letzte Änderung:
12.05.2021
 BibTeX