Experimentelle Prozessanalyse

Die Vorlesung gibt eine Einführung in Methoden der Systemidentifikation zur Bestimmung von mathematischen - vorzugsweise linearen - Modellen aus experimentellen Daten. Im ersten Teil der Vorlesung werden klassiche Verfahren der direkten Identifikation mit aperiodischen und periodischen Testsignalen im Zeit- und Frequenzbereich sowie Transformationen zwischen Zeit- und Frequenzbereich behandelt. Im zweiten Teil der Vorlesung liegt der Schwerpunkt bei adaptiven Verfahren insbesondere Parameterschätzverfahren. Abschließend wird ein Ausblick auf Probleme und Lösungsansätze der nichtlinearen Identifikation gegeben.

Einführung
1. Motivation
2. Modelle
3. Methoden
Direkte Identifikation
1. Direkte Identifikation im Zeitbereich
2. Direkte Identifikation im Frequenzbereich
3. Transformation zwischen Zeit- und Frequenzbereich
Adaptive Identifikation
1. Einführung
2. Modellabgleich
3. Parameterschätzverfahren
    1. Methode der kleinsten Fehlerquadrate
    2. Rekursive Methode der kleinsten Fehlerquadrate
    3. Bestimmung einer geeigneten Modellstruktrur
    4. Filterschätztechniken
    5. Identifikation im geschlossenen Regelkreis
Nichtlineare Systeme
1. Wiener und Hammerstein Modelle
2. Semiphysikalische Modellierung
3. Nichtlineare Black-Box-Modelle

Ansprechpartner:
Dr.-Ing. Tobias Keßler
Empfohlene Literatur:
[1] Unbehauen, H.: Regelungstechnik 1 - Klassische Verfahren zur Analyse und Synthese linearer kontinuierlicher Regelsysteme. Vieweg Verlag, Braunschweig/Wiesbaden, 2002.
[2] Unbehauen, H.: Regelungstechnik 3 - Identifikation, Adaption und Optimierung. Vieweg Verlag, Braunschweig/Wiesbaden, 2002.
[3] Norton, J.P.: An Introduction to Identification. Academic Press, New York 1986
[4] Lutz, H.; Wendt, W.: Taschenbuch der Regelungstechnik. Verlag Harri Deutsch, 2005