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Ein Beitrag zur Identifikation von dynamischen Strukturmodellen mit Methoden der adaptiven Kalman-FilterungEichhorn, Andreas, January 2005 (has links)
Stuttgart, Univ., Diss., 2004.
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Data-driven system identification via evolutionary retrieval of Takagi-Sugeno fuzzy modelsRenners, Ingo. January 2004 (has links) (PDF)
Magdeburg, University, Diss., 2004.
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Identifikation und Diagnose hybrider dynamischer SystemeMünz, Eberhard. January 2006 (has links)
Universiẗat, Diss., 2006--Karlsruhe.
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Evolutionary system identification : modern concepts and practical applications /Winkler, Stephan M. January 2008 (has links)
Univ., Diss--Linz, 2008.
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System identification approach for determining flight dynamical characteristics of an airship from flight dataKornienko, Andrei. January 2006 (has links)
Stuttgart, Univ., Diss., 2006.
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Identifikation von Verkehrslasten unter Einsatz von Methoden des soft computingLubasch, Peer January 2009 (has links)
Zugl.: Duisburg, Essen, Univ., Diss., 2009
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Lineare Systemidentifikation des hygrothermischen Verhaltens eines Raumes zur Verwendung in Modellprädiktiven ReglernZehner, Marcel, Cavaterra, Alessio, Lambeck, Steven 27 January 2022 (has links)
Der vorliegende Beitrag beschäftigt sich mit der Linearen Systemidentifikation für ein hygrothermisches Zustandsraummodell des Hrabanus-Maurus-Saals innerhalb der Bibliothek des Bischöflichen Priesterseminars in Fulda. Hier lagern wertvolle historische Dokumente, die besondere Anforderungen an das Raumklima stellen. Für die Einhaltung dieser Anforderungen eignet sich ein Modellprädiktiver Regler (MPC), der in Zukunft im Hrabanus-Maurus-Saal eingesetzt werden wird. Das hier entwickelte lineare Zustandsraummodell kann zukünftig in diesem MPC genutzt werden. Die Modellierung des hygrothermischen Verhaltens erfolgt über eine Beschreibung der physikalischen Zusammenhänge von Temperatur und relativer Luftfeuchtigkeit in Form von Zustandsraummodellen. Die darin enthaltenen Parameter können mit Hilfe der vorhandenen Temperatur- und Luftfeuchtigkeitsmessungen der vergangenen Jahre im Hrabanus-Maurus-Saal geschätzt werden. Hierbei werden eine Vielzahl an Initialparametern in Form einer Monte-Carlo-Simulation getestet, um die optimalen Systemparameter zu identifizieren. Im Anschluss werden beide Zustandsraummodelle zusammengefügt und mit einem rein datengetriebenen Ansatz („Black-Box“-Ansatz) verglichen. Die Ergebnisse des hier vor-gestellten Ansatzes („Grey-Box“-Ansatz) weisen vor Allem in Bezug auf die Dynamik ein besseres Modellverhalten auf.
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Modellprädiktive Regelung des Raumklimaverhaltens unter Nutzung von MATLAB und EnergyPlusZehner, Marcel, Cavaterra, Alessio, Lambeck, Steven 03 March 2023 (has links)
Bedingt durch die vermehrte Erfassung gebäudebezogener Daten und der steigenden Rechenleistung von Gebäudeautomatisierungssystemen
u. v. m., gewinnen Modellprädiktive Regelungsansätze in diesem Zusammenhang in den letzten
Jahren immer mehr an Bedeutung. Die Regelungen konzentrieren sich hierbei hauptsächlich auf die Raumtemperaturregelung
unter Behaglichkeitsanforderungen. Der vorliegende Beitrag setzt sich mit dem simulationsgestützten Reglerentwurf
unter Nutzung von MATLAB und EnergyPlus auseinander und schlägt eine Methode zur Raumtemperatur- und
Raumluftfeuchtigkeitsregelung speziell unter dem Aspekt des präventiven Kulturgutschutzes vor. Das Gebäudesimulationsprogramm
EnergyPlus kann innerhalb weniger Minuten eine große Datenbasis generieren. Die hier künstlich generierten
Daten dienen als Grundlage für die Systemidentifikation des hygrothermischen Zustandsraummodells des Gebäudes.
Bei der Systemidentifikation wird ein rein datengetriebener Ansatz („Black-Box-Ansatz“), aufgrund der vorhandenen
Datenbasis, herangezogen. Danach findet eine Erläuterung der Modellprädiktiven Regelung sowie ein Vergleich des hier
vorgestellten Regelungsansatzes mit herkömmlichen Regelstrategien der Raumklimaregelung unter energetischen aber
auch Aspekten des präventiven Kulturgutschutzes statt. Die Ergebnisse zeigen, dass der Modellprädiktive Regelungsansatz
weniger Energie umsetzt und gleichzeitig die Anforderungen des präventiven Kulturgutschutzes einhält.
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Modellprädiktive Regelung des Raumklimaverhaltens unter Nutzung von MATLAB und EnergyPlusZehner, Marcel, Cavaterra, Alessio, Lambeck, Steven 17 March 2023 (has links)
Bedingt durch die vermehrte Erfassung gebäudebezogener Daten und der steigenden Rechenleistung von Gebäudeautomatisierungssystemen
u. v. m., gewinnen Modellprädiktive Regelungsansätze in diesem Zusammenhang in den letzten
Jahren immer mehr an Bedeutung. Die Regelungen konzentrieren sich hierbei hauptsächlich auf die Raumtemperaturregelung
unter Behaglichkeitsanforderungen. Der vorliegende Beitrag setzt sich mit dem simulationsgestützten Reglerentwurf
unter Nutzung von MATLAB und EnergyPlus auseinander und schlägt eine Methode zur Raumtemperatur- und
Raumluftfeuchtigkeitsregelung speziell unter dem Aspekt des präventiven Kulturgutschutzes vor. Das Gebäudesimulationsprogramm
EnergyPlus kann innerhalb weniger Minuten eine große Datenbasis generieren. Die hier künstlich generierten
Daten dienen als Grundlage für die Systemidentifikation des hygrothermischen Zustandsraummodells des Gebäudes.
Bei der Systemidentifikation wird ein rein datengetriebener Ansatz („Black-Box-Ansatz“), aufgrund der vorhandenen
Datenbasis, herangezogen. Danach findet eine Erläuterung der Modellprädiktiven Regelung sowie ein Vergleich des hier
vorgestellten Regelungsansatzes mit herkömmlichen Regelstrategien der Raumklimaregelung unter energetischen aber
auch Aspekten des präventiven Kulturgutschutzes statt. Die Ergebnisse zeigen, dass der Modellprädiktive Regelungsansatz
weniger Energie umsetzt und gleichzeitig die Anforderungen des präventiven Kulturgutschutzes einhält.
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Approximative Modellierung, Systemidentifikation und Reglerentwurf mittels gewichteter Kombination lokaler Zustandsraummodelle am Beispiel fluidischer AntriebeSchulte, Horst January 2005 (has links)
Zugl.: Kassel, Univ., Diss., 2005
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