kramann.info
© Guido Kramann

Login: Passwort:










5 Parameteridentifikation

  • Die Modellgleichungen bilden die Systemstruktur ab.
  • Die Modellgleichungen, Modellparameter und Anfangsbedingungen bestimmen gemeinsam das Systemverhalten.
  • Die Modellparameter müssen am realen System gemessen werden.
  • In der Regel sind sie fehlerbehaftet.
  • Häufig gibt es gar keine Möglichkeit die Parameter zu messen und man muß sie aus theoretische Überlegungen heraus abschätzen.
  • Die Methode der kleinsten Quadrate bietet die Möglichkeit, aus einer Vielzahl an Messungen die Modellparameter so zu bestimmen, dass das Quadrat der Fehler zwischen Modell und System minimiert wird.
  • Lineare Regression ist ein Spezialfall der Methode der kleinsten Quadrate. Um das Arbeitsprinzip zu verstehen wird zunächst die Lineare Regression theoretisch hergeleitet.