Für viele Aufgabenstellungen bei der Automatisierung technischer Systeme sowie im Bereich der Naturwissenschaften und Wirtschaftswissenschaften benötigt man genaue mathematische Modelle für das dynamische Verhalten von Systemen. Das Werk behandelt Methoden zur Ermittlung dynamischer Modelle aus gemessenen Signalen, die unter dem Begriff Systemidentifikation oder Prozeßidentifikation zusammengefaßt werden. Band 2 beschreibt weitergehende Methoden und Anwendungen: - Maximum-Likelihood-Methode; - Rekursive Parameterschätzung; - Modellabgleich-Verfahren; - Mehrgrößen- und nichtlineare Systeme; - Anwendungen in Maschinenbau und Elektrotechnik, Energie- und Verfahrenstechnik. Beide Bände bilden eine Einheit und führen systematisch von den Grundlagen bis zu den Problemen des praktischen Einsatzes. Sie wenden sich daher sowohl an Studenten der Fachrichtungen Elektrotechnik, Maschinenbau, Informatik, Mathematik, Natur- und Wirtschaftswissenschaften als auch an die in der Praxis tätigen Ingenieure und Wissenschaftler.
Für viele Aufgabenstellungen bei der Automatisierung technischer Systeme sowie im Bereich der Naturwissenschaften und Wirtschaftswissenschaften benötigt man genaue mathematische Modelle für das dynamische Verhalten von Systemen. Das Werk behandelt Methoden zur Ermittlung dynamischer Modelle aus gemessenen Signalen, die unter dem Begriff Systemidentifikation oder Prozeßidentifikation zusammengefaßt werden. Band 2 beschreibt weitergehende Methoden und Anwendungen: - Maximum-Likelihood-Methode; - Rekursive Parameterschätzung; - Modellabgleich-Verfahren; - Mehrgrößen- und nichtlineare Systeme; - Anwendungen in Maschinenbau und Elektrotechnik, Energie- und Verfahrenstechnik. Beide Bände bilden eine Einheit und führen systematisch von den Grundlagen bis zu den Problemen des praktischen Einsatzes. Sie wenden sich daher sowohl an Studenten der Fachrichtungen Elektrotechnik, Maschinenbau, Informatik, Mathematik, Natur- und Wirtschaftswissenschaften als auch an die in der Praxis tätigen Ingenieure und Wissenschaftler.
Über den Autor
Rolf Isermann studied Mechanical Engineering and obtained the Dr.-Ing. degree in 1965 from the University of Stuttgart, Germany. In 1972 he became Professor in Control Engineering at the University of Stuttgart. From 1977-2006 he was Professor for Control Systems and Process Automation at the Institute of Automatic Control of the Darmstadt University of Technology. Since 2006 he is Professor emeritus and is head of the Research Group for Control Systems and Process Automation in the same institution. R. Isermann received the Dr. h.c. (honoris causa) from L'Université Libre de Bruxelles and from the Polytechnic University in Bucharest. In 1996 he was awarded by the "VDE-Ehrenring", and in 2007 by "VDI-Ehrenmitglied". The MIT Technology Review Magazine awarded him in 2003 to the Top Ten of Emerging Technologies in Mechatronics. In 2010 he received the Rufus Oldenburger Medal from the Ameri can Society of Mechanical Engineers (ASME: highest scientific award for lifetime achievements).
Inhaltsverzeichnis
C Identifikation mit parametrischen Modellen - zeitdiskrete Signale 2. Teil: Iterative und rekursive Parameterschätzmethoden.- 12 Maximum-Likelihood-Methode.- 13 Bayes-Methode.- 14 Parameterschätzung mit nichtparametrischem Zwischenmodell (zweistufige Methoden).- 15 Rekursive Parameterschätzmethoden.- 16 Parameterschätzung zeitvarianter Prozesse.- 17 Numerisch verbesserte rekursive Parameterschätzmethoden.- 18 Vergleich verschiedener Parameterschätzmethoden.- 19 Parameterschätzung im geschlossenen Regelkreis.- 20 Verschiedene Probleme der Parameterschätzung.- D Identifikation mit parametrischen Modellen - kontinuierliche Signale.- 21 Parameterbestimmung aus Übergangsfunktionen.- 22 Parametereinstellung durch Modellabgleich.- 23 Parameterschätzmethoden für Differentialgleichungen.- 24 Parameterschätzung für Frequenzgänge und periodische Signale.- E Identifikation von Mehrgrö?ensystemen.- 25 Modellstrukturen zur Identifikation von MehrgröBensystemen.- 26 Methoden zur Identifikation von MehrgröBensystemen.- F Identifikation nichtlinearer Systeme.- 27 Parameterschätzung nichtlinearer Systeme.- G Zur Anwendung der Identifikationsmethoden - Beispiele.- 28 Praktische Aspekte zur Identifikation.- 29 Identifikation von Prozessen der Energie- und Verfahrenstechnik.- 30 Identifikation von Kraftmaschinen.- 31 Identifikation von Arbeitsmaschinen.- 32 Identifikation von Aktoren.
