Modellprädiktive Regelung Nichtlinearer Systeme Mit Unsicherheiten

Andreas Volz untersucht eines der vielseitigsten Regelungsverfahren fur technische Prozesse und zeigt den Umgang mit Messunsicherheiten, unbekannten Umwelteinflussen sowie Modellungenauigkeiten auf. Basierend auf der sogenannten Unscented-Transformation', die bislang insbesondere im Zusammenhang mit der Kalman-Filterung ein Begriff ist, konnen Unsicherheiten mithilfe des Erwartungswertes und der Kovarianzmatrix der nichtlinearen Systemdynamik pradiziert und im Kostenfunktional gewichtet werden. Der Autor stellt einen neuen Ansatz fur die modellpradiktive Regelung nichtlinearer Systeme mit stochastischen Unsicherheiten vor und kann anhand mehrerer Beispielsysteme nachweisen, dass Beschrankungen auch in Gegenwart von Unsicherheiten zuverlassig eingehalten werden konnen.