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Original title:
Identifikation nichtlinearer mechatronischer Systeme mit strukturierten rekurrenten Netzen 
Translated title:
Identification of nonlinear mechatronic systems with structured recurrent networks 
Year:
2003 
Document type:
Dissertation 
Institution:
Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik 
Advisor:
Schröder, Dierk (Prof. Dr. Dr. h.c.) 
Referee:
Schröder, Dierk (Prof. Dr. Dr. h.c.); Brauer, Wilfried (Prof. Dr. Dr. h.c.) 
Format:
Text 
Language:
de 
Subject group:
DAT Datenverarbeitung, Informatik; MAT Mathematik; MSR Meßtechnik, Steuerungs- und Regelungstechnik, Automation 
Keywords:
Identifikation; nichtlineare Systeme; Rekurrente Neuronale Netze; Nichtlinearer Beobachter; Volterra-Reihe 
Translated keywords:
identification; nonlinear systems; recurrent neural networks; nonlinear observers; volterra-series 
Controlled terms:
Mechatronik; Antrieb ; Nichtlineares System; Systemidentifikation; Rekursives neuronales Netz; Volterra-Reihe 
TUM classification:
MSR 620d; DAT 717d; MAT 344d 
Abstract:
Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der Identifikation von nichtlinearen mechatronischen Antriebssystemen. Darunter sollen elektrisch angetriebene, mehr oder weniger komplexe mechanische Anordnungen verstanden werden, die mit Hilfe informationstechnischer Komponenten bestimmte Arbeitsabläufe ausführen. Es wird ein Ansatz zum systematischen Entwurf von strukturierten rekurrenten Netzen entwickelt, mit denen die linearen Parameter und nichtlinearen statischen Charakteristiken eines mechatronis...    »
 
Translated abstract:
The objective of this thesis is the identification of mechatronic drive systems, which comprise electrically driven more or less complex mechanical plants which carry out certain tasks with the help of signal processing components. A systematic method to design a structured recurrent neural network has been developed, in order to identify the linear parameters and the static nonlinear characteristics of a mechatronic system, without full state measurement. This method has been successfully appli...    »
 
Publication :
Universitätsbibliothek der TU München 
Oral examination:
01.07.2003 
File size:
6049323 bytes 
Pages:
239 
Last change:
20.06.2007