Overview

Fur viele Aufgabenstellungen bei der Automatisierung technischer Systeme und im Bereich der Naturwissenschaften und Wirtschaftsswissenschaften benotigt man genaue mathematische Modelle fur das dynamische Verhalten von Systemen. Das Werk behandelt Methoden zur Ermittlung dynamischer Modelle aus gemesssenen Signalen, die unter dem Begriff Systemidentifikation oder Prozessidentifikation zusammengefasst werden. Im Band II werden die Parameterschatzmethoden vertieft mit der Maximum-Likelihood- und der der Bayes-Methode und rekursiven Algorithmen mit zahlreichen Varianten und deren algorithmischen Realisierung. Zur Identifikation parametrischer Modelle mit zeitkontinuierlichen Signalen werden Kennwertermittlung, Modellabgleich und Parameterschatzung beschrieben. Es folgt die Identifikation von Mehrgrossensystemen und nichtlinearen Systemen. Mehrere Beispiele zeigen die Anwendung der Identifikation bei technischen Systemen.

Full Product Details

Author:   Rolf Isermann
Publisher:   Springer-Verlag Berlin and Heidelberg GmbH & Co. KG
Imprint:   Springer-Verlag Berlin and Heidelberg GmbH & Co. K
Edition:   Softcover reprint of the original 1st ed. 1988
Dimensions:   Width: 15.50cm , Height: 1.70cm , Length: 23.50cm
Weight:   0.498kg
ISBN:  

9783642970702

ISBN 10:   3642970702
Pages:   302
Publication Date:   12 February 2012
Audience:   Professional and scholarly ,  Professional & Vocational
Replaced By:   9783540554684
Format:   Paperback
Publisher's Status:   Active
Availability:   Manufactured on demand  
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Language:   German

Table of Contents

12 Maximum-Likelihood-Methode.- 12.1 Nichtrekursive Maximum-Likelihood-Methode (ML).- 12.2 Rekursive Maximum-Likelihood-Methode (RML).- 12.3 Erreichbare Genauigkeit, Cramér-Rao-Ungleichung.- 12.4 Zusammenfassung.- 13 Bayes-Methode.- 14 Parameterschätzung mit nichtparametrischem Zwischenmodell (zweistufige Methoden).- 14.1 Antwortfunktionen auf nichtperiodische Testsignale und Methode der kleinsten Quadrate.- 14.2 Korrelationsanalyse und Methode der kleinsten Quadrate (COR-LS).- 14.3 Zusammenfassung.- 15 Rekursive Parameterschätzmethoden.- 15.1 Einheitliche Darstellung rekursiver Parameterschätzmethoden.- 15.2 Konvergenz rekursiver Parameterschätzmethoden.- 15.3 Zusammenfassung.- 16 Parameterschätzung zeitvarianter Prozesse.- 16.1 Exponentielle Gewichtung mit konstantem Vergessensfaktor.- 16.2 Exponentielle Gewichtung mit variablem Vergessensfaktor.- 16.3 Beeinflussung der Kovarianzmatrix.- 16.4 Modelle für die Parameteränderung.- 16.5 Zusammenfassung.- 17 Numerisch verbesserte rekursive Parameterschätzmethoden.- 17.1 Wurzelfilterung.- 17.2 UD-Faktorisierung.- 17.3 Zusammenfassung.- 18 Vergleich verschiedener Parameterschätzmethoden.- 18.1 Vorbemerkungen.- 18.2 Vergleich der A-priori-Annahmen.- 18.3 Gütevergleich durch Simulation.- 18.4 Vergleich des Rechenaufwandes.- 18.5 Zusammenfassung.- 19 Parameterschätzung im geschlossenen Regelkreis.- 19.1 Prozeßidentifikation ohne Zusatzsignal.- 19.2 Prozeßidentifikation mit Zusatzsignal.- 19.3 Methoden zur Identifikation im geschlossenen Regelkreis.- 19.4 Zusammenfassung.- 20 Verschiedene Probleme der Parameterschätzung.- 20.1 Wahl des Eingangsignals.- 20.2 Wahl der Abtastzeit.- 20.3 Ermittlung der Modellordnung.- 20.4 Parameterschätzung bei integralwirkenden Prozessen.- 20.5 Störsignale am Eingang.- DIdentifikation mit parametrischen Modellen — kontinuierliche Signale.- 21 Parameterbestimmung aus Übergangsfunktionen.- 22 Parametereinstellung durch Modellabgleich.- 23 Parameterschätzmethoden für Differentialgleichungen.- 24 Parameterschätzung für Frequenzgänge.- E Identifikation von Mehrgrößensystemen.- 25 Modellstrukturen zur Identifikation von Mehrgrößensystemen.- 26 Methoden zur Identifikation von Mehrgrößensystemen.- F Identifikation nichtlinearer Systeme.- 27 Parameterschätzung nichtlinearer Systeme.- G Zur Anwendung der Identifikationsmethoden — Beispiele.- 28 Praktische Aspekte zur Identifikation.- 29 Anwendungsbeispiele zur Prozeßidentifikation.

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