Kurzfassung
Auf dem Wege der theoretischen Modellbildung erhält man in der Regel die grundsätzliche Struktur des mathematischen Modells des Prozesses und auch einige Parameter. Die Parameter werden dabei aus physikalischen Prozesskoeffizienten oder Grunddaten des Prozesses berechnet, sofern dies möglich ist. Manche Prozessabläufe sind jedoch nicht genau bekannt, und bei der Bestimmung der Parameter sind die Unsicherheiten oft groß. Als Ergänzung zur theoretischen Modellbildung bietet sich deshalb die experimentelle Modellbildung, die Prozessidentifikation genannt wird, an. Hierbei verwendet man gemessene Signale und ermittelt das zeitliche Verhalten des Systems innerhalb bestimmter Klassen von mathematischen Modellen.
Im folgenden wird eine kurzgefasste Darstellung mit Hinblick auf mechatronische Systeme gegeben. Eine ausführliche Darstellung ist in [1], [8], [2], [5] zu finden.
aus [3] Mechatronische Systeme, Springer-Verlag, Berlin
Access this chapter
Tax calculation will be finalised at checkout
Purchases are for personal use only
Preview
Unable to display preview. Download preview PDF.
Similar content being viewed by others
Literatur
Eykhoff, P. (1974), System Identification. London: John Wiley.
Isermann, R. (1992), Identifikation dynamischer Systeme 2. Auflage, Bd. 1 und Bd. 2. Berlin: Springer-Verlag.
Isermann, R. (1999), Mechatronische Systeme. Berlin: Springer-Verlag
Kofahl, R. (1988), Robuste Parameteradaptive Regelungen. Dissertation TH Darmstadt. Berlin: Springer-Verlag.
Ljung, L. (1987), System identification: theory for the user. New York: Prentice-Hall
Ljung, L., Söderström, T. (1985), Theory and practice of recursive identification. Cambridge, Mass.: MIT Press.
Strobel, H. (1975), Experimentelle Systemanalyse. Berlin: Akademieverlag.
Young, P.C. (1984), Recursive estimation and time-series analysis. Berlin: Springer-Verlag.
Editor information
Editors and Affiliations
Rights and permissions
Copyright information
© 2003 Springer-Verlag Berlin Heidelberg
About this chapter
Cite this chapter
Isermann, R. (2003). Grundlagen der experimentellen Modellbildung (Identifikation). In: Isermann, R. (eds) Modellgestützte Steuerung, Regelung und Diagnose von Verbrennungsmotoren. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-55698-2_5
Download citation
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-642-55698-2_5
Publisher Name: Springer, Berlin, Heidelberg
Print ISBN: 978-3-540-44286-8
Online ISBN: 978-3-642-55698-2
eBook Packages: Springer Book Archive