Methodische Evaluierung von wahrscheinlichkeitstheoretischen Inferenzverfahren für dynamische Systeme

  • Die wahrscheinlichkeitstheoretische Inferenz beschreibt das Problem der Schätzung der Zustände und Parameter eines Systems aus unvollständigen und verrauschten Messdaten. Anwendungsbeispiele sind u.a. Filter für Regelungskonzepte, Fehlerdiagnose, Trägheitsnavigation, u.v.m.. Wählt man einen statistischen, rekursiven Ansatz zur Lösung des Problems, so ist diese durch die Rekursive Bayes'sche Schätztheorie gegeben, welche für die meisten praxisrelevanten Anwendungen nicht exakt lösbar ist. Das Spektrum an Näherungslösungen ist umfangreich und unübersichtlich. Die hohe Anzahl an Algorithmen und der Mangel an einer praxisorientierten Bewertungsmethode erschweren die Auswahl eines geeigneten Filters und inspirierten dieses Projekt. In vorliegender Dissertation wird ein Zugang vorgestellt, der dazu beitragen soll, den Entscheidungsprozess zu objektivieren. Die Praxiseignung der vorgestellten Methode wird am Beispiel der modellgestützten Diagnose eines Dieselpartikelfilters nachgewiesen.

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Metadaten
Author:Marc-André BeyerGND
URN:urn:nbn:de:hbz:294-23692
Referee:Gunter ReinigGND, Wolfgang EiflerGND
Document Type:Doctoral Thesis
Language:German
Date of Publication (online):2008/10/27
Date of first Publication:2008/10/27
Publishing Institution:Ruhr-Universität Bochum, Universitätsbibliothek
Granting Institution:Ruhr-Universität Bochum, Fakultät für Maschinenbau
Date of final exam:2008/03/06
Creating Corporation:Fakultät für Maschinenbau
GND-Keyword:Zustandsschätzung; Parameterschätzung; Filterung (Stochastik); Bayes-Inferenz; Nichtlineares System
Institutes/Facilities:Lehrstuhl für Regelungssysteme und Steuerungstechnik
Dewey Decimal Classification:Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften / Ingenieurwissenschaften, Maschinenbau
faculties:Fakultät für Maschinenbau
Licence (German):License LogoKeine Creative Commons Lizenz - es gelten der Veröffentlichungsvertrag und das deutsche Urheberrecht