Robustheitsanalyse

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

b

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

e

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

s

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

h

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

c

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

l

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

a

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

s

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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r

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r

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

e

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e

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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Robustheit: Die Fähigkeit eines Regelungssystems, trotz Unsicherheitsfaktoren effektiv zu arbeiten und die angestrebten Ziele zu erreichen. Ein Beispiel ist ein Temperaturkontrollsystem in einem Gewächshaus, das stabile interne Temperaturen trotz schwankender Außenbedingungen wie Temperaturänderungen und Windstärke aufrechterhält. Ein zentraler Aspekt der Robustheitsanalyse ist die mathematische Modellierung von Unsicherheiten, häufig durchgeführt mit der H∞-Regelung, um das maximale Worst-Case-Gewinnmaß zu minimieren. Techniken wie die Sensitivitätsanalyse und Monte-Carlo-Simulation können ebenfalls zur Verbesserung der Robustheit eingesetzt werden.

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