*Result*: Objective Function Reformulation of Model Predictive Control for Electrical Drive Systems ; Umformulierung der Kostenfunktion von Modellprädiktiven Regelung für Elektrische Antriebssystemen

Title:
Objective Function Reformulation of Model Predictive Control for Electrical Drive Systems ; Umformulierung der Kostenfunktion von Modellprädiktiven Regelung für Elektrische Antriebssystemen
Authors:
Contributors:
Kennel, Ralph (Prof. Dr. Dr. h.c.), Rodriguez Perez, José (Prof. Dr.)
Publisher Information:
Technical University of Munich
Technische Universität München
Publication Year:
2023
Collection:
Munich University of Technology (TUM): mediaTUM
Document Type:
*Dissertation/ Thesis* doctoral or postdoctoral thesis
File Description:
application/pdf
Language:
English
Rights:
info:eu-repo/semantics/openAccess
Accession Number:
edsbas.FB9DAE30
Database:
BASE

*Further Information*

*This dissertation aims at improving the control performance of FCS-MPC for electrical drive systems. The main concept centers around the reformulation of the objective function. In addition, the thesis presents a method using a derivative projection as well as an extended finite control set. Thanks to a performant gradient descent, finding the minima of the objective function in the FCS-MPC scheme only requires a few steps, as a convex quadratic programming (QP) problem is considered. ; Die vorliegende Dissertation hat zum Ziel, die Performanz der FCS-MPC für elektrische Antriebssysteme zu erhöhen. Der Hauptansatz beruht auf der Umformulierung der Kostenfunktion. Darüber hinaus stellt die Arbeit eine Methode zur Erhöhung der Regelgenauigkeit von FCS-MPC vor, welche sich eine ableitungsbasierte. Des Weiteren lassen sich die Minima der Kostenfunktion mithilfe eines effizienten Gradientenverfahrens in wenigen Schritten finden, da ein konvexes quadratisches Problem betrachtet wird.*