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Inhaltsangabe
Der Begriff "Technisches Optimieren".- Geschichte und heutiger Stand der technischen Optimierung.- Theoretische und praktische Aspekte der Optimierung.- Zielsetzung vorliegenden Buches.- Einteilung der Optimierungsmethoden und Organisation des Buches.- 1. Grundlegende Definitionen.- 1.1 Einführung.- 1.2 Definition der Kontrollprobleme.- 1.3 Sollwertoptimierung.- 1.4 Optimierung des Verhaltens geschlossener Regelkreise.- 1.5 Weitere Optimierungsprobleme.- 1.6 Offene und geschlossene Wirkungskreise.- 1.7 Zusammenfassung.- Literatur.- 2. Grundlegende mathematische Hilfsmittel der Optimierung.- 2.1 Einführung.- 2.2 Zustandsvariable.- 2.3 Messung des Systemausganges.- 2.4 Die Übergangsmatrix.- 2.5 Kontrollierbarkeit und Beobachtbarkeit.- 2.6 Adjungierte Gleichungen.- 2.7 Wichtige Sätze über Differentialgleichungen.- 2.8 Die Riccatische Differentialgleichung.- Literatur.- 3. Optimierungskriterien.- 3.1 Einführung.- 3.2 Empirische Gütekriterien.- 3.3 Gütekriterien basierend auf Integralen des Regelfehlers.- 3.4 Gütekriterien zur Optimierung von Zeitaufwand und von Energie- und Treibstoffverbrauch.- 3.5 Zusammenfassung.- Literatur.- 4. Optimierung mit IBM der Variationsrechnung.- 4.1 Einführung.- 4.2 Variationsrechnung bei festen Endpunkten.- 4.3 Variationsrechnung bei variablen Endpunkten.- 4.4 Erweiterung auf Systeme nter Ordnung.- 4.5 Beispiele.- 4.6 Zusammenfassung.- Literatur.- 5. Das Maximumprinzip.- 5.1 Einführung.- 5.2 Beschränkungen der Kontrollvariablen.- 5.3 Beispiel einer charakteristischen Problemstellung.- 5.4 Die Methode des Maximumprinzips und stufenweise Zusammenfassung.- 5.5 Minimalzeitprobleme.- 5.6 Kombinierte Zeit-Treibstoff-optimale Kontrolle.- 5.7 Zusammenfassung.- Literatur.- 6. Praktische Optimierungsmethoden.- 6.1 Einleitung.- 6.2Methoden, basierend auf einer Testfunktionsantwort.- 6.3 Beziehungen zwischen den Gütekriterien, basierend auf dem Regel-(Kontroll-)Fehler und den Übertragungsfunktionen.- 6.4 Verallgemeinerte Optimierungsregeln.- 6.5 Optimierung des Absolutbetrages der Übertragungsfunktion (Betragsoptimierung).- 6.6 Vergleich der verschiedenen Optimierungsmethoden.- 6.7 Experimentelle Optimierungsmethoden.- 6.8 Optimierung von Abtastsystemen.- 6.9 Optimierung von Systemen mit freier Struktur.- 6.10 Schlußbemerkungen.- Literatur.- 7. Numerische Optimierungsmethoden.- 7.1 Die Gradientenmethode nach Bryson und Kelley.- 7.2 Balakrishnans ?-Methode.- 7.3 Zusammenfassung.- Literatur.- 8. Dynamisches Programmieren.- 8.1 Einleitung - Das Optimalitätsprinzip.- 8.2 Rechentechnische Probleme.- 8.3 Gesichtspunkte für die praktische Anwendung zur Kontrolle von Systemen.- 8.4 Spezialfall: Lineares System.- 8.5 Dynamisches Programmieren für kontinuierliche Prozesse.- 8.6 Lösung der Bellmanschen Gleichung.- 8.7 Standardisierte Lösungen.- 8.8 Beziehungen zwischen Dynamischem Programmieren, Variationsrechnung und Maximumprinzip.- 8.9 Zusammenfassung.- Literatur.- 9. Optimale Schätzung von Systemvariablen.- 9.1 Einleitung.- 9.2 Grundsätzliches zur optimalen Schätzung.- 9.3 Diskrete Verfahren.- 9.4 Kontinuierliche Verfahren.- 9.5 Zusammenfassende Bemerkungen zur Anwendung optimaler Schätzmethoden.- Literatur.- Anhang 9.A Grundlagen aus der Wahrscheinlichkeitstheorie.- 10. Adaptive Systeme.- 10.1 Einleitung.- 10.2 Optimierungsziele bei adaptiven Systemen.- 10.3 Optimierungsmethoden bei adaptiven Systemen.- 10.4 Praktisches Anwendungsbeispiel offener und geschlossener Adaption und ihrer Kombination.- 10.5 Verallgemeinerung des adaptiven Verfahrens.- 10.6 Analytische Formulierung desadaptiven Prinzips.- 10.7 Adaptive Methoden angewandt auf mathematische Optimierungsverfahren.- 10.8 Beispiel: Anwendung adaptiver Kontrolle zur Optimierung der Lageregelung von Erdsatelliten.- 10.9 Weitere adaptive Systeme.- 10.10 Zusammenfassung.- Literatur.- 11. Multivariable Systeme und Hierarchische Kontrolle.- 11.1 Allgemeine Überlegungen.- 11.2 Demonstration der Methoden für multivariable Systeme an Hand eines Beispiels: Lageregelung eines Erdsatelliten bei Berücksichtigung der Kopplungen.- 11.3 Allgemeine Betrachtungen zu hierarchischen Kontrollsystemen.- 11.4 Optimierung der Sollwerte.- 11.5 Zusammenfassung.- Literatur.- 12. Lernende Systeme für die Optimierung von Kontrollsystemen.- 12.1 Einleitung.- 12.2 Klassifikation der Lernprinzipien nach Zemanek.- 12.3 Analyse eines typischen Lernprozesses.- 12.4 Notwendige Elemente einer Lernstruktur zur Optimierung von Kontrollsystemen.- 12.5 Praktische Beispiele.- 12.6 SchluBbemerkungen.- Literatur.- Wichtige Formelzeichen und Symbole.- Namen- und Sachverzeichnis.
Der Begriff "Technisches Optimieren".- Geschichte und heutiger Stand der technischen Optimierung.- Theoretische und praktische Aspekte der Optimierung.- Zielsetzung vorliegenden Buches.- Einteilung der Optimierungsmethoden und Organisation des Buches.- 1. Grundlegende Definitionen.- 1.1 Einführung.- 1.2 Definition der Kontrollprobleme.- 1.3 Sollwertoptimierung.- 1.4 Optimierung des Verhaltens geschlossener Regelkreise.- 1.5 Weitere Optimierungsprobleme.- 1.6 Offene und geschlossene Wirkungskreise.- 1.7 Zusammenfassung.- Literatur.- 2. Grundlegende mathematische Hilfsmittel der Optimierung.- 2.1 Einführung.- 2.2 Zustandsvariable.- 2.3 Messung des Systemausganges.- 2.4 Die Übergangsmatrix.- 2.5 Kontrollierbarkeit und Beobachtbarkeit.- 2.6 Adjungierte Gleichungen.- 2.7 Wichtige Sätze über Differentialgleichungen.- 2.8 Die Riccatische Differentialgleichung.- Literatur.- 3. Optimierungskriterien.- 3.1 Einführung.- 3.2 Empirische Gütekriterien.- 3.3 Gütekriterien basierend auf Integralen des Regelfehlers.- 3.4 Gütekriterien zur Optimierung von Zeitaufwand und von Energie- und Treibstoffverbrauch.- 3.5 Zusammenfassung.- Literatur.- 4. Optimierung mit IBM der Variationsrechnung.- 4.1 Einführung.- 4.2 Variationsrechnung bei festen Endpunkten.- 4.3 Variationsrechnung bei variablen Endpunkten.- 4.4 Erweiterung auf Systeme nter Ordnung.- 4.5 Beispiele.- 4.6 Zusammenfassung.- Literatur.- 5. Das Maximumprinzip.- 5.1 Einführung.- 5.2 Beschränkungen der Kontrollvariablen.- 5.3 Beispiel einer charakteristischen Problemstellung.- 5.4 Die Methode des Maximumprinzips und stufenweise Zusammenfassung.- 5.5 Minimalzeitprobleme.- 5.6 Kombinierte Zeit-Treibstoff-optimale Kontrolle.- 5.7 Zusammenfassung.- Literatur.- 6. Praktische Optimierungsmethoden.- 6.1 Einleitung.- 6.2Methoden, basierend auf einer Testfunktionsantwort.- 6.3 Beziehungen zwischen den Gütekriterien, basierend auf dem Regel-(Kontroll-)Fehler und den Übertragungsfunktionen.- 6.4 Verallgemeinerte Optimierungsregeln.- 6.5 Optimierung des Absolutbetrages der Übertragungsfunktion (Betragsoptimierung).- 6.6 Vergleich der verschiedenen Optimierungsmethoden.- 6.7 Experimentelle Optimierungsmethoden.- 6.8 Optimierung von Abtastsystemen.- 6.9 Optimierung von Systemen mit freier Struktur.- 6.10 Schlußbemerkungen.- Literatur.- 7. Numerische Optimierungsmethoden.- 7.1 Die Gradientenmethode nach Bryson und Kelley.- 7.2 Balakrishnans ?-Methode.- 7.3 Zusammenfassung.- Literatur.- 8. Dynamisches Programmieren.- 8.1 Einleitung - Das Optimalitätsprinzip.- 8.2 Rechentechnische Probleme.- 8.3 Gesichtspunkte für die praktische Anwendung zur Kontrolle von Systemen.- 8.4 Spezialfall: Lineares System.- 8.5 Dynamisches Programmieren für kontinuierliche Prozesse.- 8.6 Lösung der Bellmanschen Gleichung.- 8.7 Standardisierte Lösungen.- 8.8 Beziehungen zwischen Dynamischem Programmieren, Variationsrechnung und Maximumprinzip.- 8.9 Zusammenfassung.- Literatur.- 9. Optimale Schätzung von Systemvariablen.- 9.1 Einleitung.- 9.2 Grundsätzliches zur optimalen Schätzung.- 9.3 Diskrete Verfahren.- 9.4 Kontinuierliche Verfahren.- 9.5 Zusammenfassende Bemerkungen zur Anwendung optimaler Schätzmethoden.- Literatur.- Anhang 9.A Grundlagen aus der Wahrscheinlichkeitstheorie.- 10. Adaptive Systeme.- 10.1 Einleitung.- 10.2 Optimierungsziele bei adaptiven Systemen.- 10.3 Optimierungsmethoden bei adaptiven Systemen.- 10.4 Praktisches Anwendungsbeispiel offener und geschlossener Adaption und ihrer Kombination.- 10.5 Verallgemeinerung des adaptiven Verfahrens.- 10.6 Analytische Formulierung desadaptiven Prinzips.- 10.7 Adaptive Methoden angewandt auf mathematische Optimierungsverfahren.- 10.8 Beispiel: Anwendung adaptiver Kontrolle zur Optimierung der Lageregelung von Erdsatelliten.- 10.9 Weitere adaptive Systeme.- 10.10 Zusammenfassung.- Literatur.- 11. Multivariable Systeme und Hierarchische Kontrolle.- 11.1 Allgemeine Überlegungen.- 11.2 Demonstration der Methoden für multivariable Systeme an Hand eines Beispiels: Lageregelung eines Erdsatelliten bei Berücksichtigung der Kopplungen.- 11.3 Allgemeine Betrachtungen zu hierarchischen Kontrollsystemen.- 11.4 Optimierung der Sollwerte.- 11.5 Zusammenfassung.- Literatur.- 12. Lernende Systeme für die Optimierung von Kontrollsystemen.- 12.1 Einleitung.- 12.2 Klassifikation der Lernprinzipien nach Zemanek.- 12.3 Analyse eines typischen Lernprozesses.- 12.4 Notwendige Elemente einer Lernstruktur zur Optimierung von Kontrollsystemen.- 12.5 Praktische Beispiele.- 12.6 SchluBbemerkungen.- Literatur.- Wichtige Formelzeichen und Symbole.- Namen- und Sachverzeichnis.
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