Optimal Control, Newton method, Optimality, Functional Analysis, Function Space Method, MPC, Model Predictive Controllers, Regelung, Virtual Control, Regularization
In this work, we investigate linear quadratic optimal control problems. In order to do this, the basic notions and theorems from functional analysis are introduced. Next, the optimality conditions are shown for problems that involve mixed control-state constraints and pure state constraints at the same time. Based on the optimality conditions, convergence for the virtual control concept are proved. With this approach, problems with pure state constraints are regularized to a form with mixed control-state constraints. The function space methods introduced subsequently can numerically solve the resulting problems. The algorithms are based on Newton's method in function spaces and make use of a second regularization. Finally, the methods are applied in model predictive control. The virtual control concept that can be used independent from the solving algorithm proves to be particularly helpful. «
In this work, we investigate linear quadratic optimal control problems. In order to do this, the basic notions and theorems from functional analysis are introduced. Next, the optimality conditions are shown for problems that involve mixed control-state constraints and pure state constraints at the same time. Based on the optimality conditions, convergence for the virtual control concept are proved. With this approach, problems with pure state constraints are regularized to a form with mixed cont... »
Übersetzte Kurzfassung:
In dieser Arbeit werden linear quadratische Optimalsteuerungsprobleme untersucht. Dazu erfolgt zunächst eine kurze Einleitung relevanter Funktionalanalytischer Begriffe. Bei der anschließenden Herleitung von Optimalitätsbedingungen werden Probleme berücksichtigt, die gemischten Steuer-Zustandsbeschränkungen und gleichzeitig reinen Zustandsbeschränkungen unterliegen. Auf dem Minimumsprinzip aufbauend werden Konvergenzaussagen für die Regularisierung mittels virtueller Steuerungen bewiesen. Bei diesem Ansatz werden Probleme mit reinen Zustandsbeschränkungen so regularisiert, dass die Beschränkungen die Form gemischter Steuer-Zustandsbeschränkungen aufweisen. Mit den in der Arbeit vorgestellten Funktionenraumverfahren können die resultierenden Probleme numerisch gelöst werden. Die Algorithmen basieren auf dem Newtonverfahren im Funktionenraum und umfassen eine weitere Regularisierung. Abschließend werden Anwedungen in der Regelungstechnik untersucht. Das Konzept der virtuellen Steuerung, das sich unabhängig von den benutzten Lösungsverfahren einsetzen lässt, erweist sich bei Modellen mit Zustandsbeschränkungen als äußerst hilfreich. «
In dieser Arbeit werden linear quadratische Optimalsteuerungsprobleme untersucht. Dazu erfolgt zunächst eine kurze Einleitung relevanter Funktionalanalytischer Begriffe. Bei der anschließenden Herleitung von Optimalitätsbedingungen werden Probleme berücksichtigt, die gemischten Steuer-Zustandsbeschränkungen und gleichzeitig reinen Zustandsbeschränkungen unterliegen. Auf dem Minimumsprinzip aufbauend werden Konvergenzaussagen für die Regularisierung mittels virtueller Steuerungen bewiesen. Bei di... »