Das Problem der Identifizierung von konstanten und variablen Parametern in linearen und nichtlinearen Systemen mit Mehrfacheingang und Mehrfachausgang wird eroertert. Es wird hierbei die Loesung mit der groessten Wahrscheinlichkeit angewandt. Es wurde ein iterativer Algorithmus entwickelt, welcher zur rekursiven Identifikation und Abgleichung der unbekannten Parameter und der Rausch-Kovarianz-Matrix fuehrt. Es werden die notwendigen Bedingungen fuer einen globalen, asymptotisch stabilen Prozess angegeben. Diese Bedingungen haben sich als nuetzlich und wirksam erwiesen. Es werden Beispiele aus der Luftfahrt diskutiert.


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    Titel :

    Recursive identification and tracking of parameters for linear and nonlinear multivariable systems


    Weitere Titelangaben:

    Rekursive Identifikation und Abgleichung von Parametern fuer lineare und nichtlineare multivariable Systeme


    Beteiligte:
    Sidar, M. (Autor:in)

    Erschienen in:

    NASA-Reports ; Mai ; 1-39


    Erscheinungsdatum :

    1975


    Format / Umfang :

    39 Seiten


    Medientyp :

    Report


    Format :

    Print


    Sprache :

    Englisch