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Titlebook: Identifikation dynamischer Systeme 2; Besondere Methoden, Rolf Isermann Textbook 1992Latest edition Springer-Verlag Berlin Heidelberg 1992

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樓主
發(fā)表于 2025-3-21 16:09:40 | 只看該作者 |倒序?yàn)g覽 |閱讀模式
書(shū)目名稱Identifikation dynamischer Systeme 2
副標(biāo)題Besondere Methoden,
編輯Rolf Isermann
視頻videohttp://file.papertrans.cn/461/460853/460853.mp4
叢書(shū)名稱Springer-Lehrbuch
圖書(shū)封面Titlebook: Identifikation dynamischer Systeme 2; Besondere Methoden, Rolf Isermann Textbook 1992Latest edition Springer-Verlag Berlin Heidelberg 1992
描述Für viele Aufgabenstellungen bei der Automatisierung technischer Systeme sowie im Bereich der Naturwissenschaften und Wirtschaftswissenschaften ben?tigt man genaue mathematische Modelle für das dynamische Verhalten von Systemen. Das Werk behandelt Methoden zur Ermittlung dynamischer Modelle aus gemessenen Signalen, die unter dem Begriff Systemidentifikation oder Proze?identifikation zusammengefa?t werden. .Band 2. beschreibt weitergehende Methoden und Anwendungen: - Maximum-Likelihood-Methode; - Rekursive Parametersch?tzung; - Modellabgleich-Verfahren; - Mehrgr??en- und nichtlineare Systeme; - Anwendungen in Maschinenbau und Elektrotechnik, Energie- und Verfahrenstechnik. Beide B?nde bilden eine Einheit und führen systematisch von den Grundlagen bis zu den Problemen des praktischen Einsatzes. Sie wenden sich daher sowohl an Studenten der Fachrichtungen Elektrotechnik, Maschinenbau, Informatik, Mathematik, Natur- und Wirtschaftswissenschaften als auch an die in der Praxis t?tigen Ingenieure und Wissenschaftler.
出版日期Textbook 1992Latest edition
關(guān)鍵詞Automatisierung; Elektrotechnik; Modellbildung; Proze?identifikation; Systemdynamik; Systemidentifikation
版次2
doihttps://doi.org/10.1007/978-3-642-84769-1
isbn_softcover978-3-642-84770-7
isbn_ebook978-3-642-84769-1Series ISSN 0937-7433 Series E-ISSN 2512-5214
issn_series 0937-7433
copyrightSpringer-Verlag Berlin Heidelberg 1992
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書(shū)目名稱Identifikation dynamischer Systeme 2影響因子(影響力)




書(shū)目名稱Identifikation dynamischer Systeme 2影響因子(影響力)學(xué)科排名




書(shū)目名稱Identifikation dynamischer Systeme 2網(wǎng)絡(luò)公開(kāi)度




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發(fā)表于 2025-3-21 21:36:28 | 只看該作者
板凳
發(fā)表于 2025-3-22 02:42:01 | 只看該作者
Identifikation dynamischer Systeme 2978-3-642-84769-1Series ISSN 0937-7433 Series E-ISSN 2512-5214
地板
發(fā)表于 2025-3-22 06:48:30 | 只看該作者
Vergleich verschiedener Parametersch?tzmethodentung:.Bevor in en folgenden Abschnitten auf diese Eigenschaften im einzelnen eingegangen wird, sollen zun?chst einige grunds?tzliche Er?rterungen zum Vergleich von Identifikationsmethoden angestellt werden.
5#
發(fā)表于 2025-3-22 11:58:33 | 只看該作者
Verschiedene Probleme der Parametersch?tzungr fallen die Wahl des Eingangssignals und der Abtastzeit, und die Ermittlung der Modellordnung und -totzeit. Dies soll im folgenden betrachtet werden. Dann wird noch auf Sonderf?lle eingegangen, wie die Parametersch?tzung integralwirkender Prozesse und die Parametersch?tzung bei St?rungen des Prozesses am Eingang.
6#
發(fā)表于 2025-3-22 14:09:29 | 只看該作者
Methoden zur Identifikation von Mehrgr??ensystemenalle dargestellt werden k?nnen. Eine übersicht findet man z.B. bei Niederlinski, Hajdasinski (1979) und Kippo (1980). Ausgehend von den in Kapitel 25 behandelten Modellstrukturen werden im folgenden einige Identifikationsmethoden dargestellt, die sich auchim praktischen Einsatz bew?hrt haben.
7#
發(fā)表于 2025-3-22 20:17:19 | 只看該作者
8#
發(fā)表于 2025-3-23 00:03:58 | 只看該作者
9#
發(fā)表于 2025-3-23 04:09:56 | 只看該作者
Bayes-Methodegen, da? die Parameter . Zufallsgr??en sind. Das hei?t, sie k?nnen entweder stochastische Variable sein oder aber als unbekannte, zuf?llig verteilte Konstanten aufgefa?t werden. Dann besitzt der Parametervektor eine Verteilungsdichte .[.]. Bei der Ableitung der Bayes-Sch?tzung wird nun davon ausgega
10#
發(fā)表于 2025-3-23 06:56:09 | 只看該作者
Parametersch?tzung mit nichtparametrischen Zwischenmodellen (zweistufige Methoden)d dann in einer zweiten Stufe die Parameter eines parametrischen Modells zu sch?tzen. Zur ersten Identifikationsstufe müssen keine Annahmen über die Modellstruktur gemacht werden; die dabei ermittelten nichtparametrischen Modelle sind im allgemeinen auch für lineare Prozesse mit verteilten Parameter
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