Lernende Regelung von Totzeitprozessen

Seitz, Matthias ; Kurz, Andreas ; Tolle, Henning (2021)
Lernende Regelung von Totzeitprozessen.
In: at - Automatisierungstechnik, 1993, 41 (9)
doi: 10.26083/tuprints-00019506
Artikel, Zweitveröffentlichung, Verlagsversion

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URL / URN: https://tuprints.ulb.tu-darmstadt.de/19506

Kurzbeschreibung (Abstract)

Zum Entwurf von Regelsystemen mit unbekannter oder mathematisch nur schwer modellierbarer Strecke eignen sich neben adaptiven Verfahren vor allem lernende Konzepte. Zur Regelung solcher Prozesse mit a priori unbekannter Totzeit wird ein prädiktiver Regler in den lernenden Regelkreis integriert. Hierfür muß die unbekannte Prozeßtotzeit ermittelt werden. Eine Gegenüberstellung einiger Verfahren, die die Totzeit identifizieren, sowie ihre Anwendung in einem simulierten Beispiel erörtert der folgende Aufsatz.

Typ des Eintrags:

Artikel

Erschienen:

2021

Autor(en):

Seitz, Matthias ; Kurz, Andreas ; Tolle, Henning

Art des Eintrags:

Zweitveröffentlichung

Titel:

Lernende Regelung von Totzeitprozessen

Sprache:

Deutsch

Publikationsjahr:

2021

Publikationsdatum der Erstveröffentlichung:

1993

Verlag:

De Gruyter

Titel der Zeitschrift, Zeitung oder Schriftenreihe:

at - Automatisierungstechnik

Jahrgang/Volume einer Zeitschrift:

(Heft-)Nummer:

DOI:

10.26083/tuprints-00019506

URL / URN:

https://tuprints.ulb.tu-darmstadt.de/19506

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Verlags-DOI

Herkunft:

Zweitveröffentlichungsservice

Kurzbeschreibung (Abstract):

Alternatives oder übersetztes Abstract:

Alternatives Abstract

Sprache

Beside adaptive methodes especially learning concepts are suitable for the design of control systems with unknown or hardly modelizable processes. A predictive controller is integrated within the learning control loop to make the control of processes with a priori unknown dead-time possible. For this the dead-time has to be identified. The paper gives a comparison of some methods identifying the dead-time as well as a discussion of their application in a simulated example.

Englisch

Status:

Verlagsversion

URN:

urn:nbn:de:tuda-tuprints-195064

Sachgruppe der Dewey Dezimalklassifikatin (DDC):

600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften > 620 Ingenieurwissenschaften und Maschinenbau

Fachbereich(e)/-gebiet(e):

18 Fachbereich Elektrotechnik und Informationstechnik
18 Fachbereich Elektrotechnik und Informationstechnik > Institut für Automatisierungstechnik und Mechatronik
18 Fachbereich Elektrotechnik und Informationstechnik > Institut für Automatisierungstechnik und Mechatronik > Regelungsmethoden und Robotik (ab 01.08.2022 umbenannt in Regelungsmethoden und Intelligente Systeme)

Hinterlegungsdatum:

22 Sep 2021 08:27

Letzte Änderung: