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Künstliche neuronale Netzwerke zur adaptiven Fahrdynamikregelung



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Éditeur :

Springer Vieweg


Paru le : 2024-01-04



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Description

In dem vorliegenden Buch wird der Einsatz eines hybriden Regelungskonzeptes für die Fahrdynamikregelung eines autonomen Versuchsträgers untersucht. Dabei wird ein modellbasierter, kaskadierter Querdynamikregler um ein künstliches neuronales Netzwerk (KNN) erweitert. Das KNN wird ohne „Vorwissen“ implementiert und aktiv im geschlossenen Regelkreis trainiert. Die Untersuchungen werden dabei sowohl in Simulationen, als auch in einem realen Versuchsträger durchgeführt. Die Versuche zeigen das Leistungsvermögen des hybriden Regelungskonzeptes. Bei geringer Fahrzeugdynamik ist eine präzise Fahrzeugführung auch ohne KNN möglich. Bei hoher Dynamik resultieren jedoch Abweichungen vom Sollkurs, die durch das iterativ lernende Netzwerk schrittweise reduziert werden. Durch die situationsabhängige Optimierung der Netzwerkgewichte wird der Einfluss des systematischen Fehlers des zu Grunde liegenden Modells kompensiert und die Regelgüte verbessert. Dieses Verhalten kann durch geeignete Auswahl derDesignparameter des KNN für jedes der betrachteten Szenarien aufgezeigt werden. Die Anpassung der Netzwerkgewichte ermöglicht sowohl im Fehlerfall als auch bei hoher Fahrzeugdynamik und ungenauer Systemidentifikation eine Verbesserung der Regelgüte im Vergleich zum rein modellbasierten Basisregler.
Pages
283 pages
Collection
n.c
Parution
2024-01-04
Marque
Springer Vieweg
EAN papier
9783658431082
EAN PDF
9783658431099
Informations sur l'ebook
Nombre pages copiables
2
Nombre pages imprimables
28
Taille du fichier
69960 Ko
Ce livre est accessible aux handicaps Voir les informations sur l'accessibilité
Prix
85,77 €
EAN EPUB
9783658431099
Informations sur l'ebook
Nombre pages copiables
2
Nombre pages imprimables
28
Taille du fichier
45763 Ko
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Prix
85,77 €
Jonas Kaste studierte Maschinenbau mit der Vertiefungsrichtung Luft- und Raumfahrttechnik an der TU Braunschweig und promovierte berufsbegleitend in der Konzernforschung eines Automobilherstellers.

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