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Original title:
Learning-Based Nonlinear Model Predictive Control for Electrical Drives
Translated title:
Lernbasierte nichtlineare modellprädiktive Regelung für elektrische Antriebe
Author:
Hammoud, Issa Mohammad Issa
Year:
2024
Document type:
Dissertation
Faculty/School:
TUM School of Engineering and Design
Institution:
Lehrstuhl für Hochleistungs-Umrichtersysteme (Prof. Heldwein)
Advisor:
Kennel, Ralph (Prof. Dr. Dr. h.c.)
Referee:
Kennel, Ralph (Prof. Dr. Dr. h.c.); Bolognani, Silverio (Prof.); Pacas, Mario (Prof. Dr.)
Language:
en
Subject group:
ELT Elektrotechnik
Keywords:
electrical drives, model predictive control, machine learning
Translated keywords:
elektrische Antriebe, modellprädiktiver Regelung, maschinelles Lernen
TUM classification:
ELT 855; ELT 868
Abstract:
This dissertation deals with model predictive control (MPC) for e-drives. MPC is an uprising control method that has been shown to exhibit superior performance in comparison to the state-of-the-art control techniques. Nevertheless, MPC possesses its own set of challenges, mainly: identifying accurate models that represent the plants under control, and tackling its computational complexity. Approaches to alleviate these challenges are proposed based on machine learning methods.
Translated abstract:
Diese Dissertation befasst sich mit modellprädiktiver Regelung (MPC) für e-Antriebe. MPC ist ein Regelungsverfahren, das im Vergleich zu klassischen Methoden ein nachweislich besseres Verhalten aufweist. Dennoch bringt MPC seine eigenen Herausforderungen mit sich. Vor allem die Identifizierung genauer Modelle, welche die Strecke darstellen, sowie die Bewältigung der Rechenkomplexität. Ansätze zur Bewältigung dieser Herausforderungen werden auf Basis maschineller Lernmethoden vorangetrieben.
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1722545
Date of submission:
16.10.2023
Oral examination:
23.07.2024
File size:
39396422 bytes
Pages:
160
Urn (citeable URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20240723-1722545-1-5
Last change:
23.08.2024
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