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)
Vortrag, Rechnen von Beispielen in der Vorlesung, selbständiges Lösen von Übungsaufgaben aus dem Skriptum durch die Studierenden
Die LVA wird im Wintersemester 2020 online in Form von Vorlesungen in TUWEL abgehalten. Die Vorlesungszeit entspricht dem ursprünglichen Termin für die Präsenzvorlesung, siehe Termine. Die erste Vorlesung findet am 8.10.2020 um 9:00 statt. Für den Zugang zu TUWEL ist weiterhin eine Anmeldung zur LVA notwendig.
