Sampled-Data-Regelung für periodische Objekte - Efim N. Rosenwasser - E-Book

Sampled-Data-Regelung für periodische Objekte E-Book

Efim N. Rosenwasser

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Beschreibung

Dieses Buch widmet sich dem Problem der Sampled-Data-Regelung endlich-dimensionaler linearer kontinuierlicher periodischer Objekte (FDLCP). Es füllt eine Forschungslücke bei der Behandlung dieses wichtigen Themas. Die hier vorgestellten Methoden basieren auf der parametrischen Übertragungsmatrix, die sich bei der Untersuchung von Sampled-Data-Systemen mit linearen zeitinvarianten Objekten bewährt hat. Das Buch zeigt, dass dieses Konzept erfolgreich auf Sampled-Data-Systeme mit FDLCP-Objekten übertragen werden kann. Es ist in fünf Teile gegliedert:

  • eine Einführung in den Frequenzansatz zur mathematischen Beschreibung von FDLCP-Objekten einschließlich der Bestimmung ihrer Struktur und ihrer Darstellung als Reihenschaltung von periodischen Modulatoren und einem linearen zeitinvarianten Objekt;
  • die Konstruktion der parametrischen Übertragungsmatrix für verschiedene Arten von offenen und geschlossenen Abtastsystemen mit FDLCP-Objekten;
  • die Lösung vonProblemen der kausalen modalen Steuerung von FDLCP-Objekten auf der Grundlage des mathematischen Apparats der determinierten Polynomgleichungen;
  • die Betrachtung des Problems der Konstruktion eines quadratischen Qualitätsfunktionals für das H2-Optimierungsproblem eines einschleifigen synchronen Sampled-Data-Systems mit Totzeit in der Stellgröße;
  • Beschreibung des allgemeinen H2-Optimierungsverfahrens.

Das notwendige mathematische Referenzmaterial ist an den relevanten Stellen des Buches enthalten.

Sampled-Data-Regelung für periodische Objekte richtet sich an Wissenschaftler und Ingenieure, die sich mit der Erforschung und dem Entwurf von Systemen mit FDLCP-Objekten befassen, an Doktoranden, die ihre Kompetenzen erweitern wollen, an ihre Dozenten und an Mathematiker, die auf dem Gebiet der Regelungstheorie arbeiten.

Das E-Book können Sie in einer beliebigen App lesen, die das folgende Format unterstützt:

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Veröffentlichungsjahr: 2025

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