inf5122 - Learning-Based Control in Digitalised Energy Systems (Veranstaltungsübersicht) - Campusmanagementsystem Stud.IP

inf5122 - Learning-Based Control in Digitalised Energy Systems (Veranstaltungsübersicht)

Department für Informatik

6 KP

Modulteile

Semesterveranstaltungen Sommersemester 2024

Prüfungsleistung

Vorlesung

2.01.5122 - Learning-Based Control in Digitalised Energy Systems
- Prof. Dr.-Ing. habil. Andreas Rauh
- Marit Lahme
- Oussama Benzinane
Dienstag: 08:00 - 10:00, wöchentlich (ab 09.04.2024), Ort: A04 4-407
Dienstag: 18:00 - 20:00, wöchentlich (ab 02.04.2024), Ort: A03 2-209

1. Iterative learning control (ILC) · Fundamental 2D system structures · Stability criteria · Selected optimization approaches 2. Data-driven neural network model-ing vs. first-principle modeling · Static function approximations · NARX modeling 3. Design of neural network-based controllers 4. Stability of neural network-based controllers

Übung

2.01.5122 - Learning-Based Control in Digitalised Energy Systems
- Prof. Dr.-Ing. habil. Andreas Rauh
- Marit Lahme
- Oussama Benzinane
Dienstag: 08:00 - 10:00, wöchentlich (ab 09.04.2024), Ort: A04 4-407
Dienstag: 18:00 - 20:00, wöchentlich (ab 02.04.2024), Ort: A03 2-209

1. Iterative learning control (ILC) · Fundamental 2D system structures · Stability criteria · Selected optimization approaches 2. Data-driven neural network model-ing vs. first-principle modeling · Static function approximations · NARX modeling 3. Design of neural network-based controllers 4. Stability of neural network-based controllers

Hinweise zum Modul

Teilnahmevoraussetzungen	Grundkenntnisse der Regelung linearer zeitkontinuierlicher und/oder zeitdiskreter Systeme bzw. der robusten Regelung
Prüfungszeiten	Im Anschluss an die Veranstaltungszeit
Prüfungsleistung Modul	Portfolio oder Klausur
Kompetenzziele	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.