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Künstliche neuronale Netzwerke zur adaptiven Fahrdynamikregelung
Taschenbuch von Jonas Kaste
Sprache: Deutsch

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Beschreibung
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.
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.
Über den Autor
Jonas Kaste studierte Maschinenbau mit der Vertiefungsrichtung Luft- und Raumfahrttechnik an der TU Braunschweig und promovierte berufsbegleitend in der Konzernforschung eines Automobilherstellers.
Inhaltsverzeichnis

Motivationund Stand der Technik.- Theorie künstlicher neuronaler Netzwerke.- Adaptive Fahrdynamikregelung.- Effekte auf die Adaptionsgeschwindigkeit des KNN im geschlossenen Regelkreis.- Langzeitstabilität des neuronalen Netzwerkes im geschlossenen Regelkreis.- Auswertung der Fahrversuche.

Details
Erscheinungsjahr: 2024
Fachbereich: Fertigungstechnik
Genre: Technik
Rubrik: Naturwissenschaften & Technik
Medium: Taschenbuch
Reihe: AutoUni ¿ Schriftenreihe
Inhalt: xxxviii
283 S.
109 s/w Illustr.
46 farbige Illustr.
283 S. 155 Abb.
46 Abb. in Farbe.
ISBN-13: 9783658431082
ISBN-10: 3658431083
Sprache: Deutsch
Herstellernummer: 89267202
Ausstattung / Beilage: Paperback
Einband: Kartoniert / Broschiert
Autor: Kaste, Jonas
Auflage: 1. Aufl. 2024
Hersteller: Springer Fachmedien Wiesbaden
Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH
AutoUni ¿ Schriftenreihe
Maße: 210 x 148 x 18 mm
Von/Mit: Jonas Kaste
Erscheinungsdatum: 05.01.2024
Gewicht: 0,421 kg
Artikel-ID: 127726579
Über den Autor
Jonas Kaste studierte Maschinenbau mit der Vertiefungsrichtung Luft- und Raumfahrttechnik an der TU Braunschweig und promovierte berufsbegleitend in der Konzernforschung eines Automobilherstellers.
Inhaltsverzeichnis

Motivationund Stand der Technik.- Theorie künstlicher neuronaler Netzwerke.- Adaptive Fahrdynamikregelung.- Effekte auf die Adaptionsgeschwindigkeit des KNN im geschlossenen Regelkreis.- Langzeitstabilität des neuronalen Netzwerkes im geschlossenen Regelkreis.- Auswertung der Fahrversuche.

Details
Erscheinungsjahr: 2024
Fachbereich: Fertigungstechnik
Genre: Technik
Rubrik: Naturwissenschaften & Technik
Medium: Taschenbuch
Reihe: AutoUni ¿ Schriftenreihe
Inhalt: xxxviii
283 S.
109 s/w Illustr.
46 farbige Illustr.
283 S. 155 Abb.
46 Abb. in Farbe.
ISBN-13: 9783658431082
ISBN-10: 3658431083
Sprache: Deutsch
Herstellernummer: 89267202
Ausstattung / Beilage: Paperback
Einband: Kartoniert / Broschiert
Autor: Kaste, Jonas
Auflage: 1. Aufl. 2024
Hersteller: Springer Fachmedien Wiesbaden
Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH
AutoUni ¿ Schriftenreihe
Maße: 210 x 148 x 18 mm
Von/Mit: Jonas Kaste
Erscheinungsdatum: 05.01.2024
Gewicht: 0,421 kg
Artikel-ID: 127726579
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