Parameter Estimation in Dynamic Systems

Abstract

english version: An introductory overview of parameter estimation in dynamic systems is provided. Initially, the individual tasks involved in the identification of dynamic systems and the distinguishing features of various methods are examined. Subsequently, parameter estimation for systems with discrete-time signals is described, addressing the method of least squares, its various modifications, and the maximum likelihood method. The process of parameter estimation for systems with continuous-time signals is then outlined. Finally, it is indicated how the parameter estimation methods can also be applied to time-varying systems, multivariable systems, and nonlinear systems. In all cases, a key role is played by recursive parameter estimation algorithms for real-time online applications, which can adapt to a variety of tasks. © 1988, Walter de Gruyter. All rights reserved. Es wird eine einfuhrende einfuhrende übersicht der Parameterschätzung dynamischer Systeme gegeben. Zunächst werden die einzelnen Aufgaben bei der Identifikation dynamischer Systeme und die Unterscheidungsmerkmale der verschiedenen Methoden betrachtet. Dann wird die Parameterschätzung für Systeme mit zeitdiskreten Signalen beschrieben. Dabei wird auf die Methode der kleinsten Quadrate, ihre verschiedenen Modifikationen und auf die Maximum-Likelihood-Methode eingegangen. Dann wird gezeigt, wie die Parameterschätzung bei Systemen mit zeitkontinuierlichen Signalen erfolgen kann. Schließlich wird angegeben, wie sich die Parameterschätzmethoden auch auf zeitvariante Systeme, Mehrgrößensysteme und nichtlineare Systeme anwenden lassen. Eine besondere Rolle spielen in allen Fällen die rekursiven Parameterschätzalgorithmen für On-line- Anwen-dungen in Echtzeit, die sich den unterschiedlichsten Aufgabenstellungen anpassen lassen. © 1988, Walter de Gruyter. Alle Rechte vorbehalten.