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; -…mehr
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.
Prof. Dr.-Ing. Rolf Isermann leitet das Fachgebiet Regelungstechnik und Prozessautomatisierung im Institut für Automatisierungstechnik der TU Darmstadt. Seine Arbeit für die Mechatronik wurde mit dem Top Ten Award des renommierten MIT (Massachusetts Institute of Technology ) ausgezeichnet.
Inhaltsangabe
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.
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.
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