Zusammenfassung
Unter Systemidentifikation wird das Aufstellen eines Modells für einen als dynamisches System verstandenen Zusammenhang zwischen Eingangs- und Ausgangsdaten verstanden. Im vorliegenden Beitrag werden die theoretischen Grundlagen der Systemidentifikation behandelt. Der Schwerpunkt liegt dabei auf der Identifikation mit linearen Modellen. Es werden Ansätze zur Bestimmung nichtparametrischer Modelle vorgestellt (Bestimmung von Übertragungsfunktionen aus Sprungantworten, Bestimmung des Frequenzgangs). Bei parametrischen Modellen stellt die Parameterschätzung einen wesentlichen Teil der Systemidentifikation dar. Die theoretischen Grundlagen der Parameterschätzung werden behandelt (Formulierung als Optimierungsproblem, Gütefunktionale, Durchführung der Optimierung, rekursive Schätzung, Eigenschaften von Schätzern). Für lineare Eingrößensysteme wird eine als ARARMAX-bezeichnete, allgemeine Modellstruktur eingeführt und für diese werden verschiedene Ansätze zur Parameterschätzung vorgestellt.
This is a preview of subscription content, log in via an institution to check access.
Literatur
Bohn C, Unbehauen H (2016) Identifikation dynamischer Systeme. Springer Vieweg, Wiesbaden
Clarke DW (1967) Generalized least squares estimation of the parameters of a dynamic model. In: Proceedings of the 1st IFAC symposium on identification and system parameter estimation. Prag. Paper 3.18
Goodwin GC, Payne RL (1977) Dynamic system identification. Academic, New York
Hudzovic P (1969) Die Identifizierung von aperiodischen Systemen. (Tschechisch). Automatizace XII:289–293
Kammeyer K-H, Kroschel K (2018) Digitale Signalverarbeitung, 9. Aufl. Springer Vieweg, Wiesbaden
Küpfmüller K (1928) Über die Dynamik der selbsttätigen Verstärkungsregler. Elektr Nachrichtentech 5:459–467
Ljung L (1999) System identification: Theory for the user. Pearson, Upper Saddle River
Ljung L, Söderström T (1983) Theory and practice of recursive identifikation. MIT Press, Cambridge
Panuska V (1968) A stochastic approximation method for identification of linear systems using adaptive filtering. In: Proceedings of the joint automatic control conference. Ann Arbor, S 1014–1021
Radke M (1966) Zur Approximation linearer aperiodischer Übergangsfunktionen. Messen, Steuern, Regeln 9:192–196
Schwarze G (1962) Bestimmung der regelungstechnischen Kennwerte von P-Gliedern aus der Übergangsfunktion ohne Wendetangentenkonstruktion. Messen, Steuern, Regeln 5:447–449
Strejc V (1959) Approximation aperiodischer Übertragungscharakteristiken. Regelungstechnik 7:124–118
Talmon JL, van den Boom AJW (1973) On the estimation of transfer function parameters of process and noise dynamics using a single stage estimator. In: Proceedings of the 3rd IFAC symposium on identification and system parameter estimation. Den Haag, S 929–938
Unbehauen H (2008) Regelungstechnik I, 15. Aufl. Vieweg Teubner, Wiesbaden
Unbehauen H (2011) Regelungstechnik III, 7. Aufl. Vieweg Teubner, Wiesbaden
Author information
Authors and Affiliations
Corresponding author
Editor information
Editors and Affiliations
Section Editor information
Rights and permissions
Copyright information
© 2021 Springer-Verlag GmbH Deutschland, ein Teil von Springer Nature
About this entry
Cite this entry
Bohn, C. (2021). Systemidentifikation. In: Hennecke, M., Skrotzki, B. (eds) HÜTTE – Das Ingenieurwissen. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-57492-8_63-1
Download citation
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-662-57492-8_63-1
Received:
Accepted:
Published:
Publisher Name: Springer, Berlin, Heidelberg
Print ISBN: 978-3-662-57492-8
Online ISBN: 978-3-662-57492-8
eBook Packages: Springer Referenz Technik und Informatik