Unsicherheit und Risiko sind integraler Bestandteil des Ingenieurwesens, da reale Systeme inhärente Mehrdeutigkeiten aufweisen, die natürlich entstehen oder auf unsere Unfähigkeit zurückzuführen sind, komplexe Physik zu modellieren.
In diesem Buch diskutieren die Autoren Wahrscheinlichkeitstheorie, stochastische Prozesse, Schätz- und stochastische Regelungsstrategien und zeigen, wie Wahrscheinlichkeit zur Modellierung von Unsicherheit in Regelungs- und Schätzproblemen verwendet werden kann.
Das Material ist praktisch und reich an Forschungsmöglichkeiten.
Das Buch bietet einen umfassenden Überblick über stochastische Systeme von den Grundlagen der Wahrscheinlichkeit bis zur stochastischen optimalen Regelung.
Es behandelt diskrete und kontinuierliche stochastische dynamische Systeme, die zur Herleitung des Kalman-Filters, seiner Eigenschaften und seiner Beziehung zum Wiener-Filter im Frequenzbereich sowie zur dynamischen Programmierung des Linear Quadratic Gaussian führen. (LQ) und die Lineare Exponential Gaußsche (DAS), Regler und ihre Beziehung zu H2- und H-Reglern sowie zur Systemrobustheit.
Dieses Buch ist in drei zusammenhängende Abschnitte unterteilt.
Zuerst werden die Konzepte der Wahrscheinlichkeitstheorie, Zufallsvariablen und stochastischen Prozesse behandelt, die zu den Themen Erwartungswert, bedingter Erwartungswert und diskretzeitlicher Schätzung sowie dem Kalman-Filter führen.
Nachdem dieses Fundament gelegt ist, werden stochastische Analysis und Schätzung in kontinuierlicher Zeit eingeführt.
Schließlich führt die dynamische Programmierung sowohl für diskrete als auch für kontinuierliche Systeme zur Lösung optimaler stochastischer Regelungsprobleme, was zu Reglern mit erheblicher praktischer Anwendung führt.
Das Buch ist für Doktoranden der Elektrotechnik, des Maschinenbaus, der Chemieingenieurwesen und des Luft- und Raumfahrttechnik geeignet, die sich auf Systeme und Regelungstechnik spezialisieren.
Auch Studierende der Informatik, der Wirtschaftswissenschaften und des Managements werden es nützlich finden.
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