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Identifikation dynamischer Systeme: Band II: Parametersch�tzmethoden, Kennwertermittlung und Modellabgleich, Zeitvariante, nichtlineare und Mehrg
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Identifikation dynamischer Systeme: Band II: Parametersch�tzmethoden, Kennwertermittlung und Modellabgleich, Zeitvariante, nichtlineare und Mehrg - nouveau livre

ISBN: 9783642970702

Für viele Aufgabenstellungen bei der Automatisierung technischer Systeme und im Bereich der Naturwissenschaften und Wirtschaftsswissenschaften benötigt man genaue mathematische … Plus…

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Identifikation dynamischer Systeme: Band II: Parameterschätzmethoden, Kennwertermittlung und Modellabgleich, Zeitvariante, nichtlineare und Mehrgrößen-Systeme, Anwendungen - Livres de poche

1988, ISBN: 9783642970702

Springer Berlin Heidelberg, Taschenbuch, Auflage: Softcover reprint of the original 1st ed. 1988, 324 Seiten, Publiziert: 1988-01-01T00:00:01Z, Produktgruppe: Buch, Hersteller-Nr.: black … Plus…

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Identifikation dynamischer Systeme Band II: Parameterschätzmethoden, Kennwertermittlung und Modellabgleich, Zeitvariante, nichtlineare und Mehrgrößen-Systeme, Anwendungen - Livres de poche

2012

ISBN: 3642970702

Softcover reprint of the original 1st ed. 1988 Kartoniert / Broschiert Mathematik für Ingenieure, Software Engineering, mit Schutzumschlag 11, [PU:Springer Berlin Heidelberg; Springer B… Plus…

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2012, ISBN: 3642970702

[EAN: 9783642970702], Neubuch, [PU: Springer Berlin Heidelberg], reprint edition. 321 pages. German language. 9.25x6.10x0.71 inches. In Stock., Books

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Identifikation dynamischer Systeme: Band II: Parameterschätzmethoden, Kennwertermittlung und Modellabgleich, Zeitvariante, nichtlineare und Mehrgrößen-Systeme, Anwendungen (German Edition) - Livres de poche

2012, ISBN: 3642970702

[EAN: 9783642970702], Neubuch, [PU: Springer], Books

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Détails sur le livre
Identifikation dynamischer Systeme: Band II: Parametersch�tzmethoden, Kennwertermittlung und Modellabgleich, Zeitvariante, nichtlineare und Mehrg

Fur viele Aufgabenstellungen bei der Automatisierung technischer Systeme und im Bereich der Naturwissenschaften und Wirtschaftsswissenschaften benotigt man genaue mathematische Modelle fur das dynamische Verhalten von Systemen. Das Werk behandelt Methoden zur Ermittlung dynamischer Modelle aus gemesssenen Signalen, die unter dem Begriff Systemidentifikation oder Prozessidentifikation zusammengefasst werden. Im Band II werden die Parameterschatzmethoden vertieft mit der Maximum-Likelihood- und der der Bayes-Methode und rekursiven Algorithmen mit zahlreichen Varianten und deren algorithmischen Realisierung. Zur Identifikation parametrischer Modelle mit zeitkontinuierlichen Signalen werden Kennwertermittlung, Modellabgleich und Parameterschatzung beschrieben. Es folgt die Identifikation von Mehrgrossensystemen und nichtlinearen Systemen. Mehrere Beispiele zeigen die Anwendung der Identifikation bei technischen System

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EAN (ISBN-13): 9783642970702
ISBN (ISBN-10): 3642970702
Livre de poche
Date de parution: 2012
Editeur: Springer Berlin Heidelberg Core >1

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ISBN/EAN: 9783642970702

ISBN - Autres types d'écriture:
3-642-97070-2, 978-3-642-97070-2
Autres types d'écriture et termes associés:
Auteur du livre: isermann rolf, iser
Titre du livre: identifikation dynamischer systeme, kennwertermittlung, anwendungen, nichtlineare systeme, dynamische


Données de l'éditeur

Auteur: Rolf Isermann
Titre: Identifikation dynamischer Systeme - Band II: Parameterschätzmethoden, Kennwertermittlung und Modellabgleich, Zeitvariante, nichtlineare und Mehrgrößen-Systeme, Anwendungen
Editeur: Springer; Springer Berlin
302 Pages
Date de parution: 2012-02-12
Berlin; Heidelberg; DE
Imprimé / Fabriqué en
Langue: Allemand
39,99 € (DE)
41,11 € (AT)
44,50 CHF (CH)
POD
XIX, 302 S.

BC; Hardcover, Softcover / Technik/Elektronik, Elektrotechnik, Nachrichtentechnik; Regelungstechnik; Verstehen; Control, Robotics, Automation; Mathematical and Computational Engineering Applications; Software Engineering; Mathematik für Ingenieure; Software Engineering; BB; EA

12 Maximum-Likelihood-Methode.- 12.1 Nichtrekursive Maximum-Likelihood-Methode (ML).- 12.2 Rekursive Maximum-Likelihood-Methode (RML).- 12.3 Erreichbare Genauigkeit, Cramér-Rao-Ungleichung.- 12.4 Zusammenfassung.- 13 Bayes-Methode.- 14 Parameterschätzung mit nichtparametrischem Zwischenmodell (zweistufige Methoden).- 14.1 Antwortfunktionen auf nichtperiodische Testsignale und Methode der kleinsten Quadrate.- 14.2 Korrelationsanalyse und Methode der kleinsten Quadrate (COR-LS).- 14.3 Zusammenfassung.- 15 Rekursive Parameterschätzmethoden.- 15.1 Einheitliche Darstellung rekursiver Parameterschätzmethoden.- 15.2 Konvergenz rekursiver Parameterschätzmethoden.- 15.3 Zusammenfassung.- 16 Parameterschätzung zeitvarianter Prozesse.- 16.1 Exponentielle Gewichtung mit konstantem Vergessensfaktor.- 16.2 Exponentielle Gewichtung mit variablem Vergessensfaktor.- 16.3 Beeinflussung der Kovarianzmatrix.- 16.4 Modelle für die Parameteränderung.- 16.5 Zusammenfassung.- 17 Numerisch verbesserte rekursive Parameterschätzmethoden.- 17.1 Wurzelfilterung.- 17.2 UD-Faktorisierung.- 17.3 Zusammenfassung.- 18 Vergleich verschiedener Parameterschätzmethoden.- 18.1 Vorbemerkungen.- 18.2 Vergleich der A-priori-Annahmen.- 18.3 Gütevergleich durch Simulation.- 18.4 Vergleich des Rechenaufwandes.- 18.5 Zusammenfassung.- 19 Parameterschätzung im geschlossenen Regelkreis.- 19.1 Prozeßidentifikation ohne Zusatzsignal.- 19.2 Prozeßidentifikation mit Zusatzsignal.- 19.3 Methoden zur Identifikation im geschlossenen Regelkreis.- 19.4 Zusammenfassung.- 20 Verschiedene Probleme der Parameterschätzung.- 20.1 Wahl des Eingangsignals.- 20.2 Wahl der Abtastzeit.- 20.3 Ermittlung der Modellordnung.- 20.4 Parameterschätzung bei integralwirkenden Prozessen.- 20.5 Störsignale am Eingang.- DIdentifikation mit parametrischen Modellen — kontinuierliche Signale.- 21 Parameterbestimmung aus Übergangsfunktionen.- 22 Parametereinstellung durch Modellabgleich.- 23 Parameterschätzmethoden für Differentialgleichungen.- 24 Parameterschätzung für Frequenzgänge.- E Identifikation von Mehrgrößensystemen.- 25 Modellstrukturen zur Identifikation von Mehrgrößensystemen.- 26 Methoden zur Identifikation von Mehrgrößensystemen.- F Identifikation nichtlinearer Systeme.- 27 Parameterschätzung nichtlinearer Systeme.- G Zur Anwendung der Identifikationsmethoden — Beispiele.- 28 Praktische Aspekte zur Identifikation.- 29 Anwendungsbeispiele zur Prozeßidentifikation.

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