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dc.contributor.authorWeißel, Florian*
dc.date.accessioned2021-02-12T04:37:11Z
dc.date.available2021-02-12T04:37:11Z
dc.date.issued2009*
dc.date.submitted2019-07-30 20:02:00*
dc.identifier35008*
dc.identifier.issn18673813*
dc.identifier.urihttps://directory.doabooks.org/handle/20.500.12854/60053
dc.description.abstractDiese Arbeit behandelt neuartige Verfahren zur modell-prädiktiven Regelung (MPC) nichtlinearer Systeme unter umfassender Berücksichtigung stochastischer Unsicherheiten. Bei dem hier vorgestellten Framework zur stochastischen nichtlinearen MPC (SNMPC) wird neben dem unsicheren Systemverhalten auch die Zugänglichkeit des zu regelnden Systemzustands explizit bei der Stellgrößenberechnung berücksichtigt. Die vorgestellten Verfahren werden anhand der Regelung miniaturisierter Laufroboter evaluiert.*
dc.languageGerman*
dc.relation.ispartofseriesKarlsruhe Series on Intelligent Sensor-Actuator-Systems, Universität Karlsruhe / Intelligent Sensor-Actuator-Systems Laboratory*
dc.subjectQA75.5-76.95*
dc.subject.otherSchätztheorie*
dc.subject.otherMPC*
dc.subject.otherSMNPC*
dc.subject.othermodell-prädiktive Regelung*
dc.subject.othernichtlineare Regelung*
dc.titleStochastische modell-prädiktive Regelung nichtlinearer Systeme*
dc.typebook
oapen.identifier.doi10.5445/KSP/1000010573*
oapen.relation.isPublishedBy68fffc18-8f7b-44fa-ac7e-0b7d7d979bd2*
virtual.oapen_relation_isPublishedBy.publisher_nameKIT Scientific Publishing
virtual.oapen_relation_isPublishedBy.publisher_websitehttp://www.ksp.kit.edu/
oapen.relation.isbn9783866443488*
oapen.pagesXII, 122 p.*
oapen.volume2*


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