Programma System Identification

De cursus omvat het opzetten van zinvolle experimenten, de theorie hoe uit metingen tot modellen te komen en aanverwante zaken als modelreductie. Een bekende toepassing uit de Systeem Identificatie is het Kalman filter, waarmee uit metingen van signalen met veel ruis, zoveel mogelijk zinvolle informatie kan worden afgeleid.

Voor wie

Hbo of WO en aanbevolen:

  • Introduction Control Systems 1
  • Engineering Mathematics 1
  • Introduction Modeling

Onderwerpen

  • non-linear and linear state-space models
  • translating state-space models to transfer function models or impulse/step response models and vice-versa 
  • (weighted) least squares estimates
  • bias and uncertainty in estimates
  • finding a transfer function from real data (the Wiener-Hopf identity)

Competenties

  • understand the field of systems identification on an introductory level
  • estimate parameters in a linear systems model from real measurement using (weighted) least-squares
  • identify a model structure from input-output data and estimate its parameters
  • translate various model formats into one-another such as state-space models, transfer function models, etc.
  • linearise a non-linear state-space model
  • use MATLAB to perform the tasks of parameter estimation and model structure identification

Doelstellingen

  • to give an introduction to the field of System Identification and, more specifically, to learn how to identify models from real data
  • to learn about the problems of parameter estimation and model structure identification
  • to understand and utilize the concept of a (non-linear) state-space models
  • to be able to work in a MATLAB software environment and perform basic system identification operations

Meld u nu aan

Vul het online formulier in en meld u direct aan voor deze cursus. Het wijst zich vanzelf.

Ja, ik meld mij aan voor de cursus System Identification