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Tim Martin

Herr M.Sc.

Wissenschaftlicher Mitarbeiter
Institut für Systemtheorie und Regelungstechnik

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Fachgebiet

Mein Forschungsgebiet ist die datenbasierte Systemanalyse und Regelung. Hierbei untersuche ich die Verifikation von Systemeigenschaften (Dissipativität, IQCs, Nichtlinearitätsmaße,...) und den Entwurf von Zustandsrückführungen für nichtlineare Systeme auf der Basis von gemessenen Trajektorien.

  1. Konferenzbeiträge

    1. T. Martin und F. Allgöwer, „Determining dissipativity for nonlinear systems from noisy data using Taylor polynomial approximation“, in Proc. American Control Conf. (ACC), in Proc. American Control Conf. (ACC). Atlanta, GA, USA, 2022, S. 1432–1437. doi: 10.23919/ACC53348.2022.9867806.
    2. T. Martin, T. B. Schön, und F. Allgöwer, „Gaussian inference for data-driven state-feedback design of nonlinear systems“, in 22nd IFAC World Congress (accepted), Preprint: arXiv:2211.05639, in 22nd IFAC World Congress (accepted), Preprint: arXiv:2211.05639. 22nd IFAC World Congress (accepted), Preprint: arXiv:2211.05639, 2022.
    3. T. Martin, A. Koch, und F. Allgöwer, „Data-driven surrogate models for LTI systems via saddle-point dynamics“, in Proc. 21st IFAC World Congress, in Proc. 21st IFAC World Congress. Berlin, Germany, 2020, S. 971–976. doi: 10.1016/j.ifacol.2020.12.1261.
    4. T. Martin und F. Allgöwer, „Iterative data-driven inference of nonlinearity measures via successive graph approximation“, in Proc. 59th IEEE Conf. Decision and Control (CDC), in Proc. 59th IEEE Conf. Decision and Control (CDC). Jeju, South Korea, 2020, S. 4760–4765. doi: 10.1109/CDC42340.2020.9304285.
    5. T. Martin, P. N. Köhler, und F. Allgöwer, „Dissipativity and Economic Model Predictive Control for Optimal Set Operation“, in Proc. American Control Conf. (ACC), in Proc. American Control Conf. (ACC). Philadelphia, PA, USA, 2019, S. 1020–1026. doi: 10.23919/ACC.2019.8814305.
    6. T. Martin und F. Allgöwer, „Nonlinearity Measures for Data-Driven System Analysis and Control“, in Proc. 58th IEEE Conf. Decision and Control (CDC), in Proc. 58th IEEE Conf. Decision and Control (CDC). Nice, France, 2019, S. 3605–3610. doi: 10.1109/CDC40024.2019.9029804.

  2. (Zeitschriften-) Aufsätze

    1. T. Martin und F. Allgöwer, „Data-driven inference on optimal input-output properties of polynomial systems with focus on nonlinearity measures“, IEEE Trans. Automat. Control, Bd. 68, Nr. 5, Art. Nr. 5, 2023, doi: 10.1109/TAC.2022.3226652.
    2. T. Martin, T. B. Schön, und F. Allgöwer, „Guarantees for data-driven control of nonlinear systems using semidefinite programming: A survey“, Annual Reviews in Control (submitted), Preprint: arXiv:2306.16042, 2023.
    3. T. Martin und F. Allgöwer, „Data-driven system analysis of nonlinear systems using polynomial approximation“, IEEE Trans. Automat. Control (accepted), Preprint:  arXiv:2108.11298, 2022.
    4. T. Martin und F. Allgöwer, „Dissipativity verification with guarantees for polynomial systems from noisy input-state data“, IEEE Control Systems Lett., Bd. 5, Nr. 4, Art. Nr. 4, 2021, doi: 10.1109/LCSYS.2020.3037842.
Seit 05/2018 Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Systemtheorie und Regelungstechnik, Universität Stuttgart, Deutschland.
4/2017−09/2017 Praktikum bei ITK Engineering

10/2015-05/2018

Studium der Technischen Kybernetik(M.Sc.) an der Universität Stuttgart, Deutschland.

  • Masterarbeit:
    "Dissipativity and Economic Model Predictive Control for Optimal Set Operation."

10/2012-09/2015

Studium der Technischen Kybernetik(B.Sc.) an der Universität Stuttgart, Deutschland.

  • Bachelorarbeit:
    "Vergleich nichtlinearer Beobachterstrukturen zur Eigenfrequenzschätzung der Stuttgart SmartShell."
06/2012 Abitur am Ellentalgymnasien Bietigheim-Bissingen.

         

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