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Originaltitel:
Objective Function Reformulation of Model Predictive Control for Electrical Drive Systems
Übersetzter Titel:
Umformulierung der Kostenfunktion von Modellprädiktiven Regelung für Elektrische Antriebssystemen
Autor:
Xie, Haotian
Jahr:
2023
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
TUM School of Engineering and Design
Betreuer:
Kennel, Ralph (Prof. Dr. Dr. h.c.)
Gutachter:
Kennel, Ralph (Prof. Dr. Dr. h.c.); Rodriguez Perez, José (Prof. Dr.)
Sprache:
en
Fachgebiet:
ELT Elektrotechnik
TU-Systematik:
ELT 855; ELT 868
Kurzfassung:
This dissertation aims at improving the control performance of FCS-MPC for electrical drive systems. The main concept centers around the reformulation of the objective function. In addition, the thesis presents a method using a derivative projection as well as an extended finite control set. Thanks to a performant gradient descent, finding the minima of the objective function in the FCS-MPC scheme only requires a few steps, as a convex quadratic programming (QP) problem is considered.
Übersetzte Kurzfassung:
Die vorliegende Dissertation hat zum Ziel, die Performanz der FCS-MPC für elektrische Antriebssysteme zu erhöhen. Der Hauptansatz beruht auf der Umformulierung der Kostenfunktion. Darüber hinaus stellt die Arbeit eine Methode zur Erhöhung der Regelgenauigkeit von FCS-MPC vor, welche sich eine ableitungsbasierte. Des Weiteren lassen sich die Minima der Kostenfunktion mithilfe eines effizienten Gradientenverfahrens in wenigen Schritten finden, da ein konvexes quadratisches Problem betrachtet wird.
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1658237
Eingereicht am:
24.05.2022
Mündliche Prüfung:
08.03.2023
Dateigröße:
31485048 bytes
Seiten:
155
Urn (Zitierfähige URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20230308-1658237-1-4
Letzte Änderung:
24.03.2023
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