Die Systemidentifikation umfasst Techniken zur empirischen Modellbildung und Analyse innerhalb der Systemtheorie. Diese Techniken werden beispielsweise benötigt, wenn ein System analytisch nicht hinreichend genau oder nur mit übermäßigen Aufwand modelliert werden kann. Das Anwendungsspektrum der Systemidentifikation reicht hierbei weit über die klassischen ingenieurtechnischen Aufgaben innerhalb der Elektrotechnik und des Maschinenbaus hinaus, da diese ebenfalls für Fragestellungen innerhalb der Biologie, der Betriebs- und Volkswirtschaftswissenschaften oder auch der Geisteswissenschaften genutzt werden kann. Die Teilnehmer/innen der Veranstaltung werden befähigt verschiedene Systemklassen zu differenzieren (z.B. dynamisch vs. statisch oder linear vs. nichtlinear) und anwendungsspezifisch geeignete Methoden zur Analyse und Identifikation entsprechender Modelle heranzuziehen und anzuwenden. Der Fokus der Veranstaltung liegt hierbei auf linearen Modellierungsproblemen, wobei ausgewählte nichtlineare Identifikationsaufgaben ebenfalls im kleinerem Umfang behandelt werden.

Die Vorlesung wird durch eine Übung ergänzt, welche z.T. als klassische Tafelübung und z.T. als Rechnerübung im Poolraum stattfindet. Zudem wird den Teilnehmer/innen die Möglichkeit gegeben einzelne, komplexere Aufgabenstellungen in Form von freiwilligen Abgabeübungen zu studieren und hierzu individuelles Feedback durch die Dozierenden zu erhalten.

Inhalte:

• Wiederholung ausgewählter mathematischer Grundlagen aus der Systemtheorie und Stochastik
• Identifikation statischer Modelle
• Identifikation dynamischer Modell
• Zustandsschätzung
• Validierungs- und Analysemethode
• Praktische Aspekte bei der Umsetzung
• Exkurs: Numerische Optimierungsmethoden 

Material zur Veranstaltung:
Das Skript und Übungsaufgaben werden über PAUL zur Verfügung gestellt und im Laufe des Semesters kontinuierlich erweitert.

Skript (12.02.2022)