Andreas Bathelt
Fraunhofer-Institut für Hochfrequenzphysik und Radartechnik FHR.
Motiviert durch die Betriebsweise industrieller Großanlagen, wie z.B. Destillationkolonnen, wird eine Möglichkeit für die Identifikation dieser Anlagen beschrieben. Ausgehend von wenigen und langsamen Arbeitspunktwechseln ist die komplette Identifikation eines meist nicht-linearen Modelles unnötig und es reicht die Nachführung eine LTI Modells. Hierfür wird ein Ansatz zur rekursiven Subspace Identifikation aufgezeigt, der anderes als bisherige Verfahren nicht auf der numerischen Implementierung der Identifikationsmethoden sondern auf dem theoretischen Gerüst dieser Methoden aufsetzt. Ergänzt wird dieses Verfahren durch die Herleitung von zwei Identifikationsalgorithmen, die einerseits für Identifikationen im offenen und geschlossenen Kreis eine einfache Implementierung des rekursiven Ansatzes ermöglichen und andererseits – wie ein Test am Tennessee Eastman Process Modell zeigen – auch bei industriellen Systemen sehr gute Ergebnisse erzielen.
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