Adaptive and Learning-based Control

Worum geht's

Du lernst Prinzipien und Methoden der adaptiven und lernenden Regelung kennen, von Online‑Parameterschätzung und adaptiven Beobachtern bis zu linearen und nichtlinearen Modellreferenzverfahren. Am Ende kannst du adaptive Regler entwerfen, auslegen und auf Anwendungen übertragen sowie grundlegende Machine‑Learning‑Ansätze zur Systemidentifikation einsetzen.

Was du danach kannst

• Adaptive Regelungsverfahren konzipieren
• Adaptive Regler auslegen
• Online‑Parameterschätzung anwenden
• Adaptive Beobachter einsetzen
• Lineare Systemidentifikation mit ML‑Methoden beurteilen
• Concurrent und iterativ lernende Regler verstehen
• Gain‑Scheduling und robuste adaptive Regelungen anwenden

Aus was das Modul besteht

• VorlesungPräsentation der Grundideen, Verfahrensklassen und Anwendungsbereiche der adaptiven Regelung
• ÜbungenVertiefung der Konzepte durch Rechenaufgaben, praktische Umsetzung der Vorlesungsverfahren und Erarbeitung von Erweiterungen

Lehrmethode

• VorlesungVorstellung der theoretischen Grundlagen und typischer Anwendungen
• Übungen mit HausaufgabenPraktische Festigung: Studierende bearbeiten Aufgaben zu Hause; Lösungen werden im Übungsraum präsentiert und diskutiert
• MusterlösungenUnterstützung beim Selbststudium und zur Nachbereitung der Übungsaufgaben