Identifikation dynamischer Systeme

Modellen kommt in der Regelungstechnik ein hoher Stellenwert zu, da mit ihnen in einer Simulation das Antwortverhalten eines Systems studiert werden kann, die Auswirkungen von Parametervariationen untersucht werden können und eine Reglerstruktur entwickelt und getestet werden kann.

In vielen technischen Anwendungsfällen ist aufgrund der Komplexität des jeweiligen Prozesses der Aufwand für die analytische Beschreibung und die anschließende Erstellung eines Modells jedoch sehr hoch oder gar unmöglich, so dass eine Identifikation durchgeführt wird, worunter die Nachbildung eines in Form von gemessenen Daten vorliegenden Systemverhaltens mit einer geeigneten Struktur und die Anpassung der freien Parameter der Struktur verstanden wird.

Die am Institut für Regelungstechnik erforschten Methoden lassen sich im Wesentlichen unterteilen in Methoden zur Identifikation linearer bzw. nichtlinearer Systeme. Für lineare Systeme werden vornehmlich

• Methoden zur Frequenzgangmessung
• Rekursive Least-Squares-Verfahren

erforscht. Für die Identifikation nichtlinearer Systeme werden u.a.

• Künstliche Neuronale Netze
• Volterra-Reihen-Modelle

untersucht, wobei ein Augenmerk auf die Erstellung von benutzerfreundlichen Software-Tools gelegt wird, um die Verbreitung fortschrittlicher Methoden zu erleichtern.