inf5122 - Learning-Based Control in Digitalised Energy Systems (Vollständige Modulbeschreibung)

Grundkenntnisse der Regelung linearer zeitkontinuierlicher und/oder zeitdiskreter Systeme bzw. der robusten Regelung

Die Studierenden identifizieren die grundlegenden Konzepte der lernenden Regelung dynamischer Systeme.
Fachkompetenz
Die Studierenden:

• identifizieren die grundlegenden Konzepte der lernenden Regelung dynamischer Systeme
• charakterisieren problemangepasste Lernmethoden
• erkennen softwaretechnische Umsetzungen für ausgewählte Prüfstände.

Methodenkompetenz
Die Studierenden:

• analysieren Probleme der lernenden Regelung
• generalisieren diese eigenständig auf neue forschungsnahe Anwendungsszenarien.

Sozialkompetenz
Die Studierenden: 

• erarbeiten in einem vorlesungsbegleitenden Projekt/Praktikum Lösungsideen für reale regelungstechnische Aufgaben in kleinen Gruppen
• vermitteln die von ihnen erzielten Ergebnisse in kurzen Präsentationen

Selbstkompetenz
Die Studierenden: 

• reflektieren kritisch die von ihnen in Projektform erarbeiteten Ergebnisse
• erkennen Grenzen unterschiedlicher Ansätze lernender Regelungen.

1. Iterativ-lernende Regelungen
   • Grundlegende 2D-Systemstrukturen
   • Stabilitätskriterien
   • Ausgewählte Optimierungsansätze
2. Datenbasierte Neuronale-Netz- Modellierung vs. physikalisch- orientierte Modelle
   • Statische Funktionsapproximation
   • NARX-Modelle
3. Entwurf von Reglern mittels Neuronaler Netze
4. Stabilität von Regelungen mittels Neuronaler Netze

• Moore, K.L. Iterative Learning Control for Deterministic Systems. London: Springer- Verlag. 1993
• Jian Xin Xu; Ying Tan. Linear and Nonlinear Iterative Learning Control. Springer- Verlag. 2003
• Bristow, D. A.; Tharayil, M.; Alleyne, A. G. "A Survey of Iterative Learning Control A learning-based method for high-performance tracking control". IEEE control systems magazine. Vol. 26. pp. 96–114. 2006
• The Mathworks Inc. Deep Learning Toolbox – Documentation, 2021
• Rauh, A. Folien/ Skript zur Vorlesung „Learning-Based Control in DES“

Im Anschluss an die Veranstaltungszeit

Portfolio oder Klausur