Springer-Lehrbuch

Für viele Aufgabenstellungen bei der Automatisierung technischer Systeme sowie im Bereich der Naturwissenschaften und Wirtschaftswissenschaften benötigt man genaue mathematische Modelle für das dynamische Verhalten von Systemen. Das Werk behandelt Methoden zur Ermittlung dynamischer Modelle aus gemessenen Signalen, die unter dem Begriff Systemidentifikation oder Prozeßidentifikation zusammengefaßt werden. Band 2 beschreibt weitergehende Methoden und Anwendungen: - Maximum-Likelihood-Methode; - Rekursive Parameterschätzung; - Modellabgleich-Verfahren; - Mehrgrößen- und nichtlineare Systeme; - Anwendungen in Maschinenbau und Elektrotechnik, Energie- und Verfahrenstechnik. Beide Bände bilden eine Einheit und führen systematisch von den Grundlagen bis zu den Problemen des praktischen Einsatzes. Sie wenden sich daher sowohl an Studenten der Fachrichtungen Elektrotechnik, Maschinenbau, Informatik, Mathematik, Natur- und Wirtschaftswissenschaften als auch an die in der Praxis tätigen Ingenieure und Wissenschaftler.