Dieses Buch untersucht, wie fortschrittliche Steuerungstheorien und künstliche Intelligenz integriert werden können, um die Stabilität, Anpassungsfähigkeit und Effizienz von Elektrofahrzeugen zu verbessern, die unter rauen realen Bedingungen betrieben werden. Es schlägt eine Brücke zwischen klassischen und modernen Ansätzen - von PID- und robuster H-Regelung bis hin zu neuronalen Netzen und verstärktem Lernen - und bietet einen einheitlichen Rahmen für den Umgang mit Nichtlinearitäten, Unsicherheiten und starken Einschränkungen wie Luftwiderstand, Reifenschlupf und Batterieverschleiß, während es gleichzeitig resiliente, autonome und nachhaltige EV-Systeme vorsieht, die mit intelligenten Stromnetzen verbunden sind.
Dieses Buch untersucht, wie fortschrittliche Steuerungstheorien und künstliche Intelligenz integriert werden können, um die Stabilität, Anpassungsfähigkeit und Effizienz von Elektrofahrzeugen zu verbessern, die unter rauen realen Bedingungen betrieben werden. Es schlägt eine Brücke zwischen klassischen und modernen Ansätzen - von PID- und robuster H-Regelung bis hin zu neuronalen Netzen und verstärktem Lernen - und bietet einen einheitlichen Rahmen für den Umgang mit Nichtlinearitäten, Unsicherheiten und starken Einschränkungen wie Luftwiderstand, Reifenschlupf und Batterieverschleiß, während es gleichzeitig resiliente, autonome und nachhaltige EV-Systeme vorsieht, die mit intelligenten Stromnetzen verbunden sind.
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