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Originaltitel:
Modellbasierte iterativ lernende Regelung mit geschätzten Systemgrößen für mehraxiale Festigkeitsprüfstände
Übersetzter Titel:
Model based iterative learning control with estimated system variables for multiaxial durability rigs
Autor:
Müller, Tino
Jahr:
2020
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik
Betreuer:
Kennel, Ralph (Prof. Dr. Dr. h.c.)
Gutachter:
Kennel, Ralph (Prof. Dr. Dr. h.c.); Endisch, Christian (Prof. Dr.)
Sprache:
de
Fachgebiet:
MSR Meßtechnik, Steuerungs- und Regelungstechnik, Automation
Stichworte:
Iterativ lernende Regelung, Systemidentifikation
Übersetzte Stichworte:
iterative learning control, system identification
TU-Systematik:
ELT 855d; ELT 868d
Kurzfassung:
Die vorliegende Arbeit behandelt iterativ lernende Regelverfahren für mehrkanalige Fahrzeugprüfstände. Durch die schrittweise Adaption der Vorgabesignale erfolgt eine Annäherung der Belastungen am Prüfstand an reale Fahrversuchsdaten. Die systembedingten Kanalkopplungen begründen Störeinflüsse, die das Regelverhalten beeinträchtigen und dadurch Prüflinge aufgrund vieler Iterationen stark vorbelasten. Die vorgestellten Verfahren beruhen auf einer modellbasierten Schätzung und Kompensation dieser...     »
Übersetzte Kurzfassung:
This work deals with iterative learning control methods for multi-channel vehicle test rigs. With gradually adapting the rig input signals the mechanical loads of the test system converge to real test drive measurements. The channel couplings of these systems cause disturbances that degrade the control accuracy and require many iterative steps. Furthermore, these iterations cause preliminary stress loads to the device under test. The presented methods deal with a model based estimation and compe...     »
Serie / Reihe:
Berichte aus der Steuerungs- und Regelungstechnik
ISBN:
978-3-8440-7767-4
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1471913
Eingereicht am:
17.04.2019
Mündliche Prüfung:
20.07.2020
Letzte Änderung:
04.02.2021
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