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Tino Müller
Modellbasierte iterativ lernende Regelung mit geschätzten Systemgrößen für mehraxiale Festigkeitsprüfstände
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 Störeinflüsse mit dem Ziel, die Anzahl an Iterationen zu reduzieren.
Schlagwörter: Iterativ lernende Regelung; mehraxiale Festigkeitsprüfung; geschätzte Systemgrößen
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