Identifikation dynamischer Systeme

1 Einführung.- 1.1 Theoretische und experimentelle Systemanalyse.- 1.2 Aufgaben und Probleme der Identifikation dynamischer Systeme.- 1.3 Klassifikation von Identifikationsmethoden.- 1.4 Identifikationsmethoden.- 1.5 Testsignale.- 1.6 Besondere Einsatzfälle.- 1.7 Anwendungsmöglichkeiten.- 1.8 Literatur.- 2 Mathematische Modelle linearer dynamischer Prozesse und stochastischer Signale.- 2.1 Mathematische Modelle dynamischer Prozesse für zeitkontinuierliche Signale.- 2.2 Mathematische Modelle dynamischer Prozesse für zeitdiskrete Signale.- A Identifikation mit nichtparametrischen Modellen — zeitkontinuierliche Signale.- 3 Fourier-Analyse mit nichtperiodischen Testsignalen.- 4 Frequenzgangmessung mit periodischen Testsignalen.- 5 Korrelationsanalyse mit zeitkontinuierlichen stochastischen Testsignalen.- B Identifikation mit nichtparametrischen Modellen — zeitdiskrete Signale.- 6 Korrelationsanalyse mit zeitdiskreten Signalen.- C Identifikation mit parametrischen Modellen — zeitdiskrete Signale.- 7 Methode der kleinsten Quadrate für statische Prozesse.- 8 Methode der kleinsten Quadrate für dynamische Prozesse.- 9 Modifikationen der Methode der kleinsten Quadrate.- 10 Methode der Hilfsvariablen (Instrumental variables).- 11 Methode der stochastischen Approximation (STA).- A1 Fourier- und Laplace-Transformation.- A1.1 Fourier-Transformation.- A1.2 Laplace-Transformation.- A2 Modellstrukturen durch theoretische Modellbildung.- A2.1 Theoretische Modellbildung und elementare Modellstruktur.- A2.2 Beispiel für verschiedene Modellstrukturen.- A3 Einige Grundbegriffe der Wahrscheinlichkeitstheorie.- A4 Grundbegriffe der Schätztheorie.- A4.1 Konvergenzbegriffe für stochastische Variable.- A4.2 Eigenschaften von Parameterschätzverfahren.- A5 Zur Ableitung vonVektoren und Matrizen.- A6 Satz zur Matrizeninversion.- A7 Positiv reelle Übertragungsfunktionen.- A7.1 Kontinuierliche Signale.- A7.2 Zeitdiskrete Signale.