An event-triggered networked model predictive control approach for lean embedded hardware

  • Die modellprädiktive Regelung (MPC) hat sich trotz hohen Rechenaufwands als universelles Werkzeug für die Regelung komplexer Systeme herausgestellt. Diese Arbeit untersucht einen Ansatz zur Nutzung der MPC auf einfachster, eigebetteter Hardware mit Netzwerkzugang. Dabei wird die netzwerkbasierte Kommunikation als dritter Freiheitsgrad genutzt, um Rechenaufwand und Speicherbedarf im Netzwerk zu verteilen. Aus vier betrachteten Varianten wird die Variante mit dem besten Kompromiss aus Rechenzeit, Belastung des Kommunikationsmediums und Speicherverbrauch ermittelt. Um die Ressourcennutzung der netzwerkbasierten MPC weiter zu reduzieren, wird ein neuartiges Konzept der Überabtastung vorgestellt: Die Genauigkeit des Prädiktionsmodells wird durch Verringern der Diskretisierungszeit gesenkt und der Performanceverlust wird durch Überabtastung auf dem lokalen Knoten kompensiert. Alle theoretischen Aussagen werden durch Simulationsstudien und Hardware-In-The-Loop Messungen bestätigt.

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Metadaten
Author:Patrik Simon BernerGND
URN:urn:nbn:de:hbz:294-68311
DOI:https://doi.org/10.13154/294-6831
Referee:Martin MönnigmannORCiDGND, Rolf FindeisenGND
Document Type:Doctoral Thesis
Language:English
Date of Publication (online):2019/12/16
Date of first Publication:2019/12/16
Publishing Institution:Ruhr-Universität Bochum, Universitätsbibliothek
Granting Institution:Ruhr-Universität Bochum, Fakultät für Maschinenbau
Date of final exam:2019/10/31
Creating Corporation:Fakultät für Maschinenbau
GND-Keyword:Regelungstechnik; Prädiktive Regelung; Eingebettetes System; Lineares System; Optimierung
Institutes/Facilities:Lehrstuhl für Regelungstechnik und Systemtheorie
Dewey Decimal Classification:Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften / Ingenieurwissenschaften, Maschinenbau
faculties:Fakultät für Maschinenbau
Licence (German):License LogoKeine Creative Commons Lizenz - es gelten der Veröffentlichungsvertrag und das deutsche Urheberrecht