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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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