Henning Schlüter

Ich arbeite auf dem Gebiet der Modellprädiktive Regelung (MPC), insbesondere unter Berücksichtigung von Systemen, die erheblichen stochastischen Unsicherheiten unterliegen. Gegenwärtig liegt der Schwerpunkt auf dem Entwurf neuer Regelungsalgorithmen, die probabilistische Beschränkungen für das System durchsetzen, obwohl es möglicherweise großen Störungen und parametrischen Unsicherheiten ausgesetzt ist, die beispielsweise durch eine bekannte Gauß-Verteilung modelliert werden. Zu diesem Zweck werden die stochastischen Auswirkungen auf die vorhergesagte zukünftige Entwicklung des Systems offline berücksichtigt, um ein einfacheres deterministisches Optimierungsproblem für einen schnellen Online-Betrieb zu konstruieren. Wir haben ein neuartiges Initialisierungsschema eingeführt, um die Lösbarkeit des online Optimierungsproblems sicherzustellen, die mit den realisierten Verletzungen einhergehen, die eine probabilistische Interpretation der Einschränkungen ermöglicht. Darüber hinaus arbeite ich an nicht-linearen Varianten von stochastischen Regelung MPC, bei denen Systemeigenschaften wie die inkrementelle Stabilisierbarkeit ausgenutzt werden. Insgesamt konzentriert sich meine Forschung auf die Ableitung strenger Garantien für die entwickelten MPC Algorithmen.

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