Maschinelles Lernen in der Regelungstechnik

term_id: machine_learning_control

Category: training_techniques

Definition

Die Regelungstechnik mittels maschinellem Lernen integriert adaptive Algorithmen mit herkömmlichen Regelsystemen, um mit nichtlinearen oder unsicheren Umgebungen umzugehen. Im Gegensatz zu statischen Reglern lernen diese Systeme aus Betriebsdaten kontinuierlich dazu und passen ihre Parameter an veränderte Bedingungen an, was eine robuste und effiziente Steuerung komplexer dynamischer Systeme ermöglicht.

Summary

Ein regeltheoretischer Ansatz, bei dem Algorithmen des maschinellen Lernens die Systemdynamik adaptiv steuern, um die Leistung in Echtzeit zu optimieren.

Key Concepts

  • Bestärkendes Lernen
  • Adaptive Regelung
  • Echtzeitoptimierung
  • Systemdynamik

Use Cases

  • Autonome Drohnennavigation unter windigen Bedingungen
  • Optimierung des Energieverbrauchs in intelligenten Stromnetzen
  • Präzisionssteuerung von Roboterarmen in der Fertigung