Parameteridentifikation für zeitkontinuierliche Systeme mittels signalmodellgenerierter Modulationsfunktionen

Gegenstand der vorliegenden Arbeit ist ein neues Verfahren zur Parameteridentifikation für zeitkontinuierliche Systeme, welches auf der Verwendung sogenannter Modulationsfunktionen basiert. Mit dem Ziel, möglichst einfache Bestimmungsgleichungen für die gesuchten Systemparameter zu erhalten, werden diese Modulationsfunktionen – angepasst an die auszuwertenden Messsignale – so generiert, dass für jeden Parameter eine separate Gleichung resultiert. Die numerische Berechnung der Modulationsfunktionen wird dabei mit Hilfe eines linearen, zeitvarianten Signalmodells vollzogen, wobei Anforderungen an die Modulationsfunktionen als Randbedingungen für das Signalmodell formuliert werden. Auf diese Weise wird ein Zwei-Punkt-Randwertproblem definiert, dessen Lösung schließlich auf die gesuchten separaten Bestimmungsgleichungen für die einzelnen Parameter führt. Im Mittelpunkt der weiteren Überlegungen steht die Ausrichtung des Verfahrens hinsichtlich der praktischen Anwendung. Hierbei erweist sich die Darstellung als Zwei-Punkt- Randwertproblem als besonders geeignet zur Analyse der Identifizierbarkeit der Systemparameter ebenso wie zur Festlegung eines für die Parameteridentifikation geeigneten Experiments, im Sinne der Wahl eines passenden Modells, welches der Identifikation zugrunde gelegt wird, in Kombination mit einer darauf abgestimmten Systemanregung. Darüber hinaus steht die Robustheit des Verfahrens gegenüber Störungen auf den Messgrößen im Fokus. Die Basis hierfür ist die Wahl einer speziellen Lösung des Zwei-Punkt- Randwertproblems, die auf die Minimierung des Identifikationsfehlers bei Berechnung der Parameter unter Verwendung gestörter Messdaten abzielt. Der Einfluss von Störungen, deren Signalform bis auf die Amplitude bekannt ist, kann sogar vollständig eliminiert werden. Nachdem die grundlegende Vorgehensweise der vorgestellten Methode anhand von linearen, zeitinvarianten Eingrößensystemen eingeführt wird, erfolgt später die Erweiterung auf komplexere Modelle, um die Menge der identifizierbaren Systeme zu vergrößern. Konkret betrachtet werden hierbei zeitvariante, nichtlineare sowie Mehrgrößensysteme. Die Funktionstüchtigkeit der vorgestellten Methode wird abschließend sowohl mit Hilfe von Simulationen als auch durch Auswertung von Messdaten realer Versuchsaufbauten veranschaulicht.