Profillinie: Optimierung und Kontrolltheorie...System + Regler Soll-größe Stell-größe...

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Institut für Mathematische Methoden in den Ingenieurwissenschaften, Numerik und geometrische Modellierung Profillinie: Optimierung und Kontrolltheorie Optimierung, Dynamik und deren Zusammenspiel Hier lernen Sie die Mathematik dahinter! Lehrstuhl für Mathematische Systemtheorie Carsten Scherer Lehrstuhl für Optimierung und Inverse Probleme derzeit vakant

Transcript of Profillinie: Optimierung und Kontrolltheorie...System + Regler Soll-größe Stell-größe...

  • Institut für Mathematische Methoden in den Ingenieurwissenschaften,Numerik und geometrische Modellierung

    Profillinie: Optimierung und KontrolltheorieOptimierung, Dynamik und deren Zusammenspiel

    Hier lernen Sie die Mathematik dahinter!

    Lehrstuhl für Mathematische SystemtheorieCarsten Scherer

    Lehrstuhl für Optimierung und Inverse Problemederzeit vakant

  • Erfolgsgeschichten: Regelung und Optimierung

    Advanced Tension Controlin Steel Rolling Mills

    Ethylene PlantwideControl and Optimization

    H1-Control inAerospace

    Mobile-Robot-EnabledSmart Warehouses

    Rl agent [CC BY-SA 4.0]

    Reinforcement LearningAlphaGo Zero

    The Impact of Control Technology, T. Samad (Honeywell), A. Annaswamy (MIT),IEEE Control Systems Society

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    https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Rl_agent.png https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/legalcode

  • Übersicht

    Keine fixierte Reihenfolge für die drei Kern-Module der Profillinie.

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  • Einführung in die Optimierung

    ming(x)�0; h(x)=0

    f(x)

    KKT-Bedingungenrf(x�) +rg(x�)y� +rh(x�)z� = 0

    h(x�) = 0, g(x�) � 0, y� � 0, yT� g(x�) = 0.

    � Übersicht über Vielfalt: Portfoliooptimierung, Neuronale Netze� Unrestringierte Optimierung

    Gradienten-, Newton- und Trust-Region-Verfahren� Lineare Optimierung� Restringierte Optimierung

    Optimalitätsbedingungen, Constraint Qualifications� Verfahren der restringierten Optimierung

    Grundlagen der endlichdimensionalen OptimierungInhaltliche Fortsetzung: Moderne Methoden der Optimierung

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  • Dynamische Systeme

    KUKA Systems GmbH [CC BY-SA 3.0] Nicolas Desprez [CC BY-SA 3.0]

    � Lineare Systeme und Floquettheorie� Nichtlineare Systeme von Differentialgleichungen

    Existenz, Eindeutigkeit, Variationsgleichung� Linearisierung und Stabilität� Lyapunovfunktionen� Invariante Mannigfaltigkeiten und Bifurkation

    Einführung in die Theorie dynamischer SystemeInhaltliche Fortsetzung: Lineare Kontrolltheorie

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    https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=27493488https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/legalcodehttps://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=1748640 https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/legalcode

  • Lineare Kontrolltheorie

    DynamischesSystemRegler+

    Soll-größe

    Stell-größe

    Regel-größe

    � Was ist die mathematische System- und Kontrolltheorie?� Steuerbarkeit, Stabilisierbarkeit und Beobachtbarkeit� Feedback: Zustands- und Ausgangsrückführung� Realisierungstheorie und Normalformen� LQ-Regler und Theorie der Riccatigleichungen� Entwurf von Kalman-Filtern und H2-optimalen Reglern

    Mathematische Einführung in die SystemtheorieInhaltliche Fortsetzung: Robust Control, LMIs in Control

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  • Sinnvolle Erweiterungen im Wahl-Kernbereich

    Die Optimierung und Systemtheorie zieht essentiellen Nutzen auszahlreichen weiteren mathematischen Themengebieten.

    Empfehlenswert sind folgende Veranstaltungen:

    � Spieltheorie & ökonomisches Verhalten

    � Modellierung mit DGLs

    � Partielle Differentialgleichungen

    � Numerische Mathematik 2

    � Höhere Analysis

    � Funktionalanalysis

    � Stochastische Prozesse

    Operatoryu

    0 5 10−4

    −2

    0

    2

    4Squared H2−norm: 1

    −5 0 50

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    300Estimated variance 1.0747

    0 5 10−4

    −2

    0

    2

    4Squared H2−norm: 1

    −5 0 50

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    200

    300

    400Estimated variance 1.0272 6 / 11

  • Sinnvolle Ergänzungen

    Bachelormodule

    � Grundlagen der Künstlichen Intelligenz

    � Einführung in die Regelungstechnik fürMathematiker und Verfahrenstechniker

    Rl agent [CC BY-SA 4.0]

    Vorgezogene Mastermodule

    � Model Predictive Control

    � Nichtlineare Dynamik

    � Stochastische Prozesseund Modellierung

    Martin Behrendt [CC BY-SA 3.0]

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    https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Rl_agent.png https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/legalcodehttps://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/1/11/MPC_scheme_basic.svghttps://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/legalcode

  • Angebote in kommenden Semestern (Auswahl)

    Dynamische Systeme Optimierung

    Funktionalanalysis Spieltheorie PDEs

    Stochastische Prozesse Einführung RT

    Robust Control

    Numerik 2 Höhere Analysis

    Nichtlineare Dynamik

    MPC

    Lineare Kontrolltheorie Optimierung

    WiSe 19

    SoSe 20

    WiSe 20

    Nach Besetzung des OIP Lehrstuhls wird diese Liste vervollständigt.8 / 11

  • Robust Control

    DynamischesSystemRegler+

    Soll-größe

    Stell-größe

    Regel-größe

    Unsicherheit

    � Modellierung von Unsicherheiten (Parameter, Dynamik)� Analyse der robusten Stabilität und Güte� Moderner Reglerentwurf: H1-Synthese� Mathematische Theorie des H1-Entwurfs

    Allgemeines Framework für optimierungsbasierten ReglerentwurfInhaltliche Fortsetzung: Linear Matrix Inequalities in Control

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  • LMIs in Control

    P

    K

    ∆c

    ∆z

    zp wp

    y

    wc zc

    u

    w

    � Semidefinite Programmierung� Dissipationstheorie dynamischer Systeme� Regelersynthese: Zentralisiert und strukturiert� Zeitvariierende und nichtlineare Unsicherheiten� Relaxationsmethoden für nichtkonvexe Optimierungsprobleme� Gain-scheduling

    Methodische Grundlagen für ein breites thematisches Spektrumder Systemtheorie nahe an der aktuellen Forschung

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  • Fortsetzungsmöglichkeiten im MasterVielfalt von Veranstaltungen über Fakultätsgrenzen hinweg:

    Mathematik-Module� Robust Control� Linear Matrix Inequalities in Control� Moderne Methoden d. Optimierung� Grundlagen inverser Probleme

    Ergänzungsmodule� Optimal Control� Nonlinear Control� Convex Optimization� Networked Control Systems� Diskrete Optimierung� Graphentheorie� Reinforcement Learning� Machine Learning

    Sinnvolle Erweiterungen� Stochastische Prozesse II� Statistische Lerntheorie� Stochastische DGLs� Unendlich-Dim. Dyn. Systeme� Nichtlineare partielle DGLs� Spektraltheorie� Funktionalanalysis 2� Stochastische Analysis

    � Comp. Dynamics for Robotics� Dynamik Nichtglatter Systeme� Nichtglatte Dynamik� AM Signal- Information-Processing� Optimalsteuerung LR

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