Andreas Rauh

Sensitivity Methods for Analysis and Design of Dynamic Systems with Applications in Control Engineering

Feedforward Control – Feedback Control – Robust Control – State Estimation


voorkant	achterkant

ISBN:

978-3-8440-5498-9

Reeks:

Berichte aus dem Lehrstuhl für Mechatronik Universität Rostock
Uitgever: Prof. Dr.-Ing. Harald Aschemann
Rostock

Volume:

Trefwoorden:

Sensitivity analysis; Feedforward control; Feedback control; State estimation

Soort publicatie:

Habilitatie

Taal:

Engels

Pagina's:

258 pagina's

Gewicht:

384 g

Formaat:

21 x 14,8 cm

Bindung:

Softcover

Prijs:

49,80 € / 62,30 SFr

Verschijningsdatum:

September 2017

Kopen:

DOI:

10.2370/9783844054989 (Online-Publicatie-Document)

Download:

Beschikbare online documenten voor deze titel:

U heeft Adobe Reader, nodig, om deze bestanden te kunnen bekijken. Hier vindt u ondersteuning en informatie, bij het downloaden van PDF-bestanden.

Let u er a.u.b. op dat de online-bestanden niet drukbaar zijn.


	Document		Document
	Soort bestand		PDF
	Kosten		37,35 EUR
	Acties		Tonen en kopen van het bestand - 9,3 MB (9800310 Byte)
	Acties		Kopen en downloaden van het bestand - 9,3 MB (9800310 Byte)


	Document		Inhoudsopgave
	Soort bestand		PDF
	Kosten		gratis
	Acties		Het bestand tonen - 169 kB (172910 Byte)
	Acties		downloaden van het bestand - 169 kB (172910 Byte)

Gebruikersinstellingen voor geregistreerde online-bezoekers

Hier kunt u uw adresgegevens aanpassen en uw documenten inzien.

Gebruiker:	niet aangemeld
Acties:	aanmelden/registreren Paswoord vergeten?

Aanbevelen:

Wilt u dit boek aanbevelen?

Recensie-exemplaar

Bestelling van een recensie-exemplaar.

Verlinking

Wilt u een link hebben van uw publicatie met onze online catalogus? Klik hier.

Samenvatting

In this work, a unified approach is presented for the sensitivity analysis of dynamic systems and for the use of sensitivity values in selected applications from the field of control engineering. These applications highlight how sensitivity-based procedures can be employed for designing novel robust and efficient feedforward and feedback control techniques as well as state and parameter estimation approaches. Moreover, optimization and identification tasks can be handled within the same framework.

In this context, differential sensitivities represent partial derivatives of the state trajectories of a discrete-time or continuous-time dynamic system with respect to at least one of the following quantities, namely, initial conditions of the state vectors, system parameters, control inputs, and disturbance variables.

Using software libraries for algorithmic differentiation, differential sensitivities can be computed for dynamic system models that are either stated as ordinary differential equations, differential-algebraic equations, partial differential equations, or finite-dimensional sets of difference equations. With the help of the computed differential sensitivities, small-signal information can be determined concerning the influence of the above-mentioned quantities on the state trajectories. Besides the use of classical floating point arithmetic, interval arithmetic is made use of when worst-case bounds of selected uncertain parameters are known during design, simulation, and verification stages.