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Sensor based training optimization in professional cycling by model predictive controlLe, Ankang January 2009 (has links)
Zugl.: Kaiserslautern, Techn. Univ., Diss., 2009
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Vorausschauende Längsregelung schwerer LastkraftwagenTerwen, Stephan January 2009 (has links)
Zugl.: Karlsruhe, Univ., Diss., 2009 / Hergestellt on demand. - Zusätzliches Online-Angebot unter: http://uvka.ubka.uni-karlsruhe.de/shop/isbn/978-3-86644-481-2
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Optimal control with ultrashort laser pulses theory and experiment /Hornung, Thomas. Unknown Date (has links) (PDF)
University, Diss., 2002--München.
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Bestandesorientierte automatische Nachführung landwirtschaftlicher Arbeitsmaschinen in Reihenkulturen mit Hilfe der digitalen BildverarbeitungKeicher, Rainer. Unknown Date (has links)
Universiẗat, Diss., 2002--Giessen.
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Robuste Regelung zur aktiven Schwingungsdämpfung elastischer Rotoren mit Piezo-StapelaktorenAlizadeh, Alireza January 2005 (has links)
Zugl.: Darmstadt, Techn. Univ., Diss., 2005 / Dateien im PDF-Format
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Prädiktive Wärmeflussregelung solaroptimierter Wohngebäude mit neuartigen Verschattungs- und Speichersystemen thermische Simulation komplexer Gebäude /Hube, Werner. Unknown Date (has links) (PDF)
Techn. Universiẗat, Diss., 2004--Kaiserslautern.
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Unterstützung suboptimaler Regelkreise durch eine zentrale KorrektursteuerungBretz, Steffen Unknown Date (has links)
Univ., Diplomarbeit, 2006
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Lineare Systemidentifikation des hygrothermischen Verhaltens eines Raumes zur Verwendung in Modellprädiktiven ReglernZehner, Marcel, Cavaterra, Alessio, Lambeck, Steven 27 January 2022 (has links)
Der vorliegende Beitrag beschäftigt sich mit der Linearen Systemidentifikation für ein hygrothermisches Zustandsraummodell des Hrabanus-Maurus-Saals innerhalb der Bibliothek des Bischöflichen Priesterseminars in Fulda. Hier lagern wertvolle historische Dokumente, die besondere Anforderungen an das Raumklima stellen. Für die Einhaltung dieser Anforderungen eignet sich ein Modellprädiktiver Regler (MPC), der in Zukunft im Hrabanus-Maurus-Saal eingesetzt werden wird. Das hier entwickelte lineare Zustandsraummodell kann zukünftig in diesem MPC genutzt werden. Die Modellierung des hygrothermischen Verhaltens erfolgt über eine Beschreibung der physikalischen Zusammenhänge von Temperatur und relativer Luftfeuchtigkeit in Form von Zustandsraummodellen. Die darin enthaltenen Parameter können mit Hilfe der vorhandenen Temperatur- und Luftfeuchtigkeitsmessungen der vergangenen Jahre im Hrabanus-Maurus-Saal geschätzt werden. Hierbei werden eine Vielzahl an Initialparametern in Form einer Monte-Carlo-Simulation getestet, um die optimalen Systemparameter zu identifizieren. Im Anschluss werden beide Zustandsraummodelle zusammengefügt und mit einem rein datengetriebenen Ansatz („Black-Box“-Ansatz) verglichen. Die Ergebnisse des hier vor-gestellten Ansatzes („Grey-Box“-Ansatz) weisen vor Allem in Bezug auf die Dynamik ein besseres Modellverhalten auf.
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Robotic Motion Compensation for Applications in Radiation Oncology / Robotergestützte Bewegungskompensation für Anwendungen in der RadioonkologieHerrmann, Christian January 2013 (has links) (PDF)
Aufgrund vieler Verbesserungen der Behandlungsmethoden im Laufe der letzten 60 Jahre, erlaubt die Strahlentherapie heutzutage präzise Behandlungen von statischen Tumoren. Jedoch birgt die Bestrahlung von sich bewegenden Tumoren noch große Herausforderungen in sich, da bewegliche Tumore oft den Behandlungsstrahl verlassen. Dabei reduziert sich die Strahlendosis im Tumor während sich diese im umliegenden gesunden Gewebe erhöht. Diese Forschungsarbeit zielt darauf ab, die Grenzen der Strahlentherapie zu erweitern, um präzise Behandlungen von beweglichen Tumoren zu ermöglichen. Der Fokus der Arbeit liegt auf der Erstellung eines Echtzeitsystems zur aktiven Kompensation von Tumorbewegungen durch robotergestützte Methoden. Während Behandlungen befinden sich Patienten auf einer Patientenliege, mit der statische Lagerungsfehler vor Beginn einer Behandlung korrigiert werden. Die in dieser Arbeit verwendete Patientenliege "HexaPOD" ist ein paralleler Manipulator mit sechs Freiheitsgraden, der große Lasten innerhalb eines eingeschränkten Arbeitsbereichs präzise positionieren kann. Obwohl der HexaPOD ursprünglich nicht für dynamische Anwendungen konzipiert wurde, wird dieser für eine dauerhafte Bewegungskompensation eingesetzt, in dem Patienten so bewegt werden, dass Tumore präzise im Zentralstrahl während der Dauer einer gesamten Behandlung verbleiben. Um ein echtzeitfähiges Kompensationssystem auf Basis des HexaPODs zu realisieren, muss eine Reihe an Herausforderungen bewältigt werden. Echtzeitaspekte werden einerseits durch die Verwendung eines harten Echtzeitbetriebssystems abgedeckt, andererseits durch die Messung und Schätzung von Latenzzeiten aller physikalischen Größen im System, z.B. Messungen der Tumor- und Atemposition. Neben der konsistenten und durchgängigen Berücksichtigung von akkuraten Zeitinformation, werden alle software-induzierten Latenzen adaptiv ausgeglichen. Dies erfordert Vorhersagen der Tumorposition in die nahe Zukunft. Zahlreiche Prädiktoren zur Atem- und Tumorpositionsvorhersage werden vorgeschlagen und anhand verschiedenster Metriken evaluiert. Erweiterungen der Prädiktionsalgorithmen werden eingeführt, die sowohl Atem- als auch Tumorpositionsinformationen fusionieren, um Vorhersagen ohne explizites Korrelationsmodell zu ermöglichen. Die Vorhersagen bestimmen den zukünftigen Bewegungspfad des HexaPODs, um Tumorbewegungen zu kompensieren. Dazu werden verschiedene Regler entwickelt, die eine Trajektorienverfolgung mit dem HexaPOD ermöglichen. Auf der Basis von linearer und nicht-linearer dynamischer Modellierung des HexaPODs mit Methoden der Systemidentifikation, wird zunächst ein modellprädiktiver Regler entwickelt. Ein zweiter Regler wird auf Basis einer Annahme über das Arbeitsprinzip des internen Reglers im HexaPOD entworfen. Schließlich wird ein dritter Regler vorgeschlagen, der beide vorhergehenden Regler miteinander kombiniert. Für jeden dieser Regler werden vergleichende Ergebnisse aus Experimenten mit realer Hardware und menschlichen Versuchspersonen präsentiert und diskutiert. Darüber hinaus wird die geeignete Wahl von freien Parametern in den Reglern vorgestellt. Neben einer präzisen Verfolgung der Referenztrajektorie spielt der Patientenkomfort eine entscheidende Rolle für die Akzeptanz des Systems. Es wird gezeigt, dass die Regler glatte Trajektorien realisieren können, um zu garantieren, dass sich Patienten wohl fühlen während ihre Tumorbewegung mit Genauigkeiten im Submillimeterbereich ausgeglichen wird. Gesamtfehler werden im Kompensationssystem analysiert, in dem diese zu Trajektorienverfolgungsfehlern und Prädiktionsfehlern in Beziehung gesetzt werden. Durch Ausnutzung von Eigenschaften verschiedener Prädiktoren wird gezeigt, dass die Startzeit des Systems bis die Verfolgung der Referenztrajektorie erreicht ist, wenige Sekunden beträgt. Dies gilt insbesondere für den Fall eines initial ruhenden HexaPODs und ohne Vorwissen über Tumorbewegungen. Dies zeigt die Eignung des Systems für die sehr kurz fraktionierten Behandlungen von Lungentumoren. Das Tumorkompensationssystem wurde ausschließlich auf Basis von klinischer Standard-Hardware entwickelt, die in vielen Behandlungsräumen zu finden ist. Durch ein einfaches und flexibles Design können Behandlungsräume in kosteneffizienter Weise um Möglichkeiten der Bewegungskompensation ergänzt werden. Darüber hinaus werden aktuelle Behandlungsmethoden wie intensitätsmodulierte Strahlentherapie oder Volumetric Modulated Arc Therapy in keiner Weise eingeschränkt. Aufgrund der Unterstützung verschiedener Kompensationsmodi kann das System auf alle beweglichen Tumore angewendet werden, unabhängig davon ob die Bewegungen vorhersagbar (Lungentumore) oder nicht vorhersagbar (Prostatatumore) sind. Durch Integration von geeigneten Methoden zur Tumorpositionsbestimmung kann das System auf einfache Weise zur Kompensation von anderen Tumoren erweitert werden. / Radiation therapy today, on account of improvements in treatment procedures over the last 60 years, allows precise treatment of static tumors inside the human body. However, irradiation of moving tumors is still a challenging task as moving tumors often leave the treatment beam and the radiation dose delivered to the tumor reduces simultaneously increasing that on healthy tissue. This research work aims to push the frontiers of radiation therapy in order to enable precise treatment of moving tumors with focus on research and development of a unique real-time system enabling active motion compensation through robotic means to compensate tumor motion. During treatment, patients lie on a treatment couch which is normally used for static position corrections of patient set-up errors prior to radiation treatment. The treatment couch used, called HexaPOD, is a parallel manipulator with six degrees of freedom which can precisely position heavy loads inside a small region. Despite the HexaPOD not initially built with dynamics in mind, it is used in this work for sustained motion compensation by moving patients such that tumors stay precisely located at the center of the treatment beam during the complete course of treatment. In order to realize real-time tumor motion compensation by means of the HexaPOD, several challanges need to be addressed. Real-time aspects are covered by the adoption of a hard real-time operation system in combination with measurement and estimation of latencies of all physical quantities in the compensation system such as tumor or breathing position measurements. Accurate timing information is respected consistently in the whole system and all software-induced latencies are adaptively compensated for. This requires knowledge of future tumor positions from predictors. Several predictors for breathing and tumor motion predictions are proposed and evaluated in terms of a variety of different performance metrics. Extensions to prediction algorithms are introduced fusing both breathing and tumor position information to allow for predictions without the need of an explicit correlation model. Predictions determine the future motion path of the HexaPOD in order to compensate for tumor motion. Several control schemes are developed to enable reference tracking for the HexaPOD. Based on linear and non-linear dynamic modelling of the HexaPOD with system identification methods, a first controller is derived in the form of a model predictive controller. A second controller is proposed based on an assumption of the working principle of the HexaPOD's internal controller. Finally, a third controller is derived as combination of the first and second one. For each of these controllers, comparative results with real hardware experiments and humans in the loop as well as choices of free parameters are presented and discussed. Apart from precise tracking, emphasis is placed on patient comfort which is of crucial importance for acceptance of the system. It is demonstrated that smooth trajectories can be realized by the controllers to guarantee that patients feel comfortable while their tumor motion is compensated at sub-millimeter accuracies. Overall errors of the system are analyzed by relating them to tracking and prediction errors. By exploiting the properties of different predictors, it is shown that the startup time until tracking is reached can be reduced to only a few seconds, even in the case of an initially at-rest HexaPOD and with no initial knowledge of tumor motion. This makes the system especially suitable for the relatively short-fractionated treatment sessions for lung tumors. The tumor motion compensation system has been developed solely based on standard clinical hardware, found in most treatment rooms. With a simple and flexible design, existing treatment can be updated in a cost-efficient way to introduce motion compensation capabilities. Simultaneously, the system does not impose any constraints on state-of-the-art treatment types such as intensity modulated radiotherapy or volumetric modulated arc therapy. Supporting different compensation modes, the system can be applied to any moving tumor whether its motion is predictable (lung tumors) or unpredictable (prostate tumors). By integration of adequate tumor position determination methods, the system can be easily extended to other tumors as well.
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Recheneffiziente Implementierung einer approximierten modellprädiktiven Regelung auf einem Industrie-PCKarau, Fabian, Leuer, Michael 12 February 2024 (has links)
Die modellprädiktive Regelung (MPC) hat sich in vielen industriellen Anwendungen bewährt. Ein
Nachteil ist jedoch der hohe Rechenaufwand, bedingt durch die erforderliche Lösung eines Optimierungsproblems
in jedem Abtastschritt. In diesem Beitrag wird die entworfene MPC daher durch ein
neuronales Netz approximiert. Als neuronales Netz wird ein Multi-Layer-Perceptron (MLP) verwendet.
Mit dem trainierten MLP sind nur noch Matrix-Vektor-Multiplikationen erforderlich, die effizient
berechnet werden können. Das trainierte MLP wird in C++ Code übersetzt und durch einen Industrie-
PC ausgeführt. Am akademischen Beispiel einer Wippenwinkel-Regelung wird die Funktionsfähigkeit
und der geringere Rechenbedarf demonstriert.
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