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Regelungstechnik III

Identifikation, Adaption, Optimierung

Inhalt

Vorwort
1. Grundlagen der statistischen Behandlung von Regelsystemen
1.1 Einige Grundbegriffe der Wahrscheinlichkeitsrechung
1.2 Stochastische Prozesse
1.3 Korrelationsfunktionen und ihre Eigenschaften
1.4 Die spektrale Leistungsdichte
2. Statische Bestimmung dynamischer Eigenschaften linearer Systeme
2.1 Grundlegende Zusammenhänge
2.2 Auflösung der Grundgleichung
2.3 Zusammenhang zwischen den spektralen Leistungsdichten am Ein- und Ausgang linearer Systeme
3. Systemidentifikation mittels Korrelationsanalyse
4. Systemidentifikation mittels Parameterschätzverfahren
4.1 Problemstellung
4.2 Parameterschätzung bei linearen Eingrößensystemen (Fragment)
4.2.1. Modellstruktur (Fragment)
4.2.2. Numerische Lösung des Schätzproblems (Fragment)
4.2.2.1. Direkte Lösung (LS-Methode) (Fragment)
4.2.2.2. Rekursive Lösung (RLS-Methode)
4.2.2.3. Die Hilfsvariablen-Methode oder Methode der "Instrumentellen Variablen" (IV-Methode)
4.2.2.4. Die "Maximum-Likelihood" Methode (ML-Methode)
4.2.3. Gewichtete Parameterschätzung
4.3 Strukturprüfverfahren
4.4 Einige praktische Aspekte zur Systemidentifikation
4.5 Parameterschätzung von Eingrößensystem im geschlossenen Regelkreis.
4.6 Parameterschätzung bei linearen Mehrgrößensystemen
5. Adaptive Regelsysteme
6. Entwurf optimaler Zustandsregler
6.1 Problemstellung
6.2 Einige Grundlagen der Variationsrechung
6.3 Das Maximumprinzip von Pontrjagin
6.4 Das optimale lineare Regelgesetz
6.5 Lösungsverfahren für die Matrix-Riccati-Gleichung
7. Sonderformen des optimalen linearen Zustandsreglers für zeitinvariante Mehrgrößensysteme
Anhang
Literatur
Sachverzeichnis

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