Melanie Zeilinger: Katalogdaten im Herbstsemester 2021

Auszeichnung: Die Goldene Eule
NameFrau Prof. Dr. Melanie Zeilinger
LehrgebietIntelligente Regelsysteme
Adresse
Inst. Dynam. Syst. u. Regelungst.
ETH Zürich, LEE L 210
Leonhardstrasse 21
8092 Zürich
SWITZERLAND
Telefon+41 44 632 53 45
E-Mailmzeilinger@ethz.ch
DepartementMaschinenbau und Verfahrenstechnik
BeziehungAusserordentliche Professorin

NummerTitelECTSUmfangDozierende
151-0073-30LGuidance, Navigation and Control for Recovery of a Sounding Rocket Belegung eingeschränkt - Details anzeigen
Dieser Kurs ist Teil eines Jahreskurses. Die 14 Kreditpunkte werden am Ende des FS2022 vergeben mit neuer Belegung des gleichen Fokus-Projektes im FS2022.

Der Kurs ist nur für MAVT BSc und ITET BSc.

Zum Fokusprojekt wird zugelassen, wer:
a. die Basisprüfung bestanden hat;
b. den Block 1 und 2 bestanden hat.

Für die Belegung der Lerneinheit kontaktieren Sie bitte die D-MAVT Studienadministration.
0 KP15AM. Zeilinger
KurzbeschreibungIm Team ein Produkt von A-Z entwickeln und realisieren! Anwenden und Vertiefen des bestehenden Wissens, Arbeiten in Teams, Selbständigkeit, Problemstrukturierung, Lösungsfindung in unscharfen Problemstellungen, Systembeschreibung und -simulation, Präsentation und Dokumentation, Realisationsfähigkeit, Werkstatt- und Industriekontakte, Anwendung modernster Ingenieur-Werkzeuge (Matlab, Simulink usw).
LernzielDie vielfältigen Lernziele dieses Fokus-Projektes sind:
- Synthetisieren und Vertiefen des theoretischen Wissens aus den Grundlagenfächern des 1.-4. Semesters
- Teamorganisation, Arbeiten in Teams, Steigerung der sozialen Kompetenz
- Selbständigkeit, Initiative, selbständiges Lernen neuer Themeninhalte
- Problemstrukturierung, Lösungsfindung in unscharfen Problemstellungen, Suchen von Informationen
- Systembeschreibung und -simulation
- Präsentationstechnik, Dokumentationserstellung
- Entscheidungsfähigkeit, Realisationsfähigkeit
- Werkstatt- und Industriekontakte
- Erweiterung und Vertiefung von Sachwissen
- Beherrschung modernster Ingenieur-Werkzeuge (Matlab, Simulink, CAD, CAE, PDM)
Voraussetzungen / BesonderesDieses Fokus-Projekt wird betreut von folgenden Dozierenden:
Siegwart, R.; ASL
Haas, R., ASL
Beardsley, P., Disney Research Zürich
151-0371-00LAdvanced Model Predictive Control Belegung eingeschränkt - Details anzeigen
Number of participants limited to 60.
4 KP2V + 1UM. Zeilinger, A. Carron, L. Hewing, J. Köhler
KurzbeschreibungModel predictive control (MPC) has established itself as a powerful control technique for complex systems under state and input constraints. This course discusses the theory and application of recent advanced MPC concepts, focusing on system uncertainties and safety, as well as data-driven formulations and learning-based control.
LernzielDesign, implement and analyze advanced MPC formulations for robust and stochastic uncertainty descriptions, in particular with data-driven formulations.
InhaltTopics include
- Review of Bayesian statistics, stochastic systems and Stochastic Optimal Control
- Nominal MPC for uncertain systems (nominal robustness)
- Robust MPC
- Stochastic MPC
- Set-membership Identification and robust data-driven MPC
- Bayesian regression and stochastic data-driven MPC
- MPC as safety filter for reinforcement learning
SkriptLecture notes will be provided.
Voraussetzungen / BesonderesBasic courses in control, advanced course in optimal control, basic MPC course (e.g. 151-0660-00L Model Predictive Control) strongly recommended.
Background in linear algebra and stochastic systems recommended.
364-1058-00LRisk Center Seminar Series0 KP2SB. J. Bergmann, D. Basin, A. Bommier, D. N. Bresch, L.‑E. Cederman, P. Cheridito, F. Corman, O. Fink, H. Gersbach, C. Hölscher, K. Paterson, H. Schernberg, F. Schweitzer, D. Sornette, B. Stojadinovic, B. Sudret, J. Teichmann, U. A. Weidmann, S. Wiemer, M. Zeilinger, R. Zenklusen
KurzbeschreibungThis course is a mixture between a seminar primarily for PhD and postdoc students and a colloquium involving invited speakers. It consists of presentations and subsequent discussions in the area of modeling complex socio-economic systems and crises. Students and other guests are welcome.
LernzielParticipants should learn to get an overview of the state of the art in the field, to present it in a well understandable way to an interdisciplinary scientific audience, to develop novel mathematical models for open problems, to analyze them with computers, and to defend their results in response to critical questions. In essence, participants should improve their scientific skills and learn to work scientifically on an internationally competitive level.
InhaltThis course is a mixture between a seminar primarily for PhD and postdoc students and a colloquium involving invited speakers. It consists of presentations and subsequent discussions in the area of modeling complex socio-economic systems and crises. For details of the program see the webpage of the colloquium. Students and other guests are welcome.
SkriptThere is no script, but a short protocol of the sessions will be sent to all participants who have participated in a particular session. Transparencies of the presentations may be put on the course webpage.
LiteraturLiterature will be provided by the speakers in their respective presentations.
Voraussetzungen / BesonderesParticipants should have relatively good mathematical skills and some experience of how scientific work is performed.