Abstract
In literature, identification of models with uncertain parameters is restricted to parameter identification. This paper presents a method for system identification with unknown, but bounded measurement errors for linear, time-invariant systems. For each system output, the method determines a model order in a first step, and estimates the uncertain parameters in a second step, both from interval measurement data due to the unknown, but bounded errors. It results in a discrete-time model description with interval parameters. The method is demonstrated and discussed using simulated data as well as measurements.
Zusammenfassung
Zur Gewinnung von Modellen mit unsicheren Parametern sind in der Literatur bisher nur Parameteridentifikationsverfahren bekannt. Dieser Beitrag stellt ein Verfahren zur Systemidentifikation von linearen zeitinvarianten Systemen bei Messdaten mit unbekannten, aber beschränkten Fehlern vor. Für jeden Ausgang wird dabei zunächst die Modellordnung ermittelt, und dann die unsicheren Parameter eines zeitdiskreten Modells in Form von Intervallen geschätzt. Nach der Vorstellung des Verfahrens wird es im Beitrag anhand von simulierten und echten Messdaten diskutiert.
About the authors
Dipl.-Ing. Stefan Zaiser is a researcher at the Institute of Measurement, Control, and Microtechnology at Ulm University, working towards his Ph.D degree in the field of system identification and diagnosis for electric mobility.
Universität Ulm, Institut für Mess-, Regel- und Mikrotechnik, Albert-Einstein-Allee 41, D-89081 Ulm
Dr.-Ing. Michael Buchholz is a Group Leader and Lecturer (“Akademischer Oberrat”) at the Institute of Measurement, Control, and Microtechnology at Ulm University. His main research interests comprise system identification and diagnosis, electric mobility, and mechatronical systems.
Universität Ulm, Institut für Mess-, Regel- und Mikrotechnik, Albert-Einstein-Allee 41, D-89081 Ulm
Prof. Dr.-Ing. Klaus Dietmayer is director of the Institute of Measurement, Control, and Microtechnology at Ulm University and head of driveU. His main research interests are information fusion, classification methods, stochastic filters and tracking, signal processing, and dynamical modeling.
Universität Ulm, Institut für Mess-, Regel- und Mikrotechnik, Albert-Einstein-Allee 41, D-89081 Ulm
©2014 Walter de Gruyter Berlin/Boston
