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

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

Department für Informatik 6 KP
Modulteile Semesterveranstaltungen Sommersemester 2024 Prüfungsleistung
Vorlesung
  • Uneingeschränkter Zugang 2.01.5122 - Learning-Based Control in Digitalised Energy Systems Lehrende anzeigen
    • 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
    Termine am Freitag, 19.07.2024 09:00 - 12:40, Ort: (A05-1-135)

    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
  • Uneingeschränkter Zugang 2.01.5122 - Learning-Based Control in Digitalised Energy Systems Lehrende anzeigen
    • 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
    Termine am Freitag, 19.07.2024 09:00 - 12:40, Ort: (A05-1-135)

    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.