Dokument 1.pdf - Universität Siegen

5 Lineare Parameteridentifikationsverfahren
In den nächsten beiden Kapiteln werden Verfahren zur Identifikation der Parameter der
dynamischen Streckenanteile untersucht. Für die Untersuchungen sind die abgeleiteten
Modelle zur Identifikation aus Kapitel 3.6 mit synthetischen Daten eingesetzt worden.
Dieses Kapitel wird die linearen Identifikationsverfahren betrachten. Im Anschluß werden
im Kapitel 6 die nichtlinearen Verfahren vorgestellt. Wie im Kapitel 2.1.2 definiert,
bezieht sich diese Aussage auf die Linearität bzw. Nichtlinearität des zugrundeliegenden
Modells.
Die linearen Parameteridentifikationsverfahren sind in reine Parameterschätzer und
Parameter- und Zustandsschätzverfahren unterteilt worden.
Lineare Parameteridentifikationsverfahren
Parameterschätzer
Parameter- und
Zustandsschätzer
WRLS RML LKF EKF AV
Abbildung 5.1: Lineare Parameteridentifikationsverfahren
Diese Arbeit wird sich ausschließlich mit rekursiven Verfahren beschäftigen. Die verwendetenrekursivenVerfahrenfür
die Parameterschätzung sind:
• Weighted Recursive Least-Squares (WRLS),
• Recursive Maximum-Likelihood (RML),
• Lineares Kalman-Filter (LKF).
Für die gleichzeitige rekursive Parameter- und Zustandsschätzung ist eine adaptive sowie
eine nichtadaptive Vorgehensweise möglich:
• Extended Kalman-Filter (EKF),
• Adaptive Verfahren (AV).
Die aus den reinen Parameterschätzern sowie den Parameter- und Zustandsschätzern
resultierenden Verfahren werden in den folgenden beiden Unterkapiteln vorgestellt.
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