Die Vorlesung behandelt einige grundlegende Konzepte von parametrischen und nicht-parametrischen Identifikationsverfahren sowie den Entwurf linearer optimaler Mehrgrößenzustandsregler und -beobachter.

Nicht-parametrische Identifikationsverfahren (Analyse des transienten Zeitverhaltens, Fourieranalyse ETFE), Grundlagen der Stochastik, parametrische Identifikationsverfahren (Least Squares mit und ohne stochastischer Störung), Modellstrukturen zur Identifikation (ARMA, ARX, ARMAX), Rekursive Least Squares (RLS) Verfahren, Least Mean Squares (LMS) Identifikation, Methode der gewichteten kleinsten Quadrate, optimale Schätzer (Gauß-Markov Schätzer, Minimum-Varianz Schätzer), optimaler Beobachterentwurf (Kalman-Filter), dynamische Programmierung nach Bellman, optimaler linearer Zustandsregler (LQR-(Linear Quadratic Regulator) Problem) mit finitem und infinitem Optimierungsintervall, optimale Ausgangsregelung (LQG- (Linear Quadratic Gaussian) Problem), Separationsprinzip für den optimalen Zustandsregler- und Zustandsbeobachterentwurf, erweiterte Konzepte der Zustandsregelung (Feedforward der geschätzten Störung, Zustandsregler mit Integralanteil, Servoproblem)

mündliche Prüfung

Für administrative Zwecke wird um eine Anmeldung via TISS gebeten.

Ein Skriptum zur Vorlesung ist von der Seite des Instituts herunterladbar. Die entsprechende Adresse wird den angemeldeten Teilnehmern via News-Mitteilung übermittelt.

Diese LVA baut auf dem Wissen der LVA VU Automatisierung auf. Weiterhin ist die Kenntnis der Grundlagen der linearen Algebra sowie der Stochastik eine empfohlene Voraussetzung für den erfolgreichen Besuch der LVA.