1 Identifikationsverfahren

1.1 Allgemeines

Was ist die Aufgabe der Prozessidentifikation?

Ausgehend von der Messung von $\mathit{y}$ und der Kenntnis der Eingangsgrößen $\mathbf{u}$ ein Modell dieses Prozesses zu bestimmen. Das Modell ist so definiert das wenn ich die gleichen Eingangsgrößen $\mathbf{u}$ draufschalte muss eine Ausgangsgröße $\hat{y}$ rausbekommen welche nur eine kleine Abweichung vom wahren Wert des Ausgang $y$ besitzt.

Eingangsgrößen $\mathbf{u}$, Ausgangsgrößen $\mathbf{y}$

Wo ist die Schwierigkeit in diesem einfachen Prozess?

• Die Störung (Messprinzip, Sensorrauschen, Offset, immer Messrauschen) man kann nie exakt Messen und hat dadurch immer einen Fehler in der Messung.
• Eingangsgrößen, es sind auch externe Größen welche wir nicht vorgeben können.
• Ausgangsgrößen, es kann sein das nicht alle Ausgangsgrößen messbar sind.

Welche schritte muss man durchführen um ein Modell zu identifizieren?

Wahl der Eingangsgrößen:
Modelarchitektur: Statisches oder Dynamisches Modell
Dynamik des Modells:
Ordnung des Modells:
Modellstruktur:
Wahl der Modellparameter:
Überprüfung des Modells:

Wodurch unterscheidet sich ein dynamisches Modell von einem statischen Modell?

Statisches Modell hat die Eigenschaft das die Ausgangsgröße nur eine Funktion des aktuellen Wertes der Eingangsgröße. Es gibt keinen Zustand. Es ist immer eine Funktion vom aktuellen Zeitpunkt $u(t)\to y(t)$.
Ein Dynamisches Modell hat die Eigenschaft das der aktuelle Ausgang nicht nur vom aktuellen Wert der Eingangsgrößen sondern auch von den Werten der vergangenen Eingangsgrößen und dadurch vom Zustand X.