Technische Universität Ilmenau

Advanced System Identification - Modultafeln der TU Ilmenau

Die Modultafeln sind ein Informationsangebot zu den Studiengängen der TU Ilmenau.

Die rechtsverbindlichen Studienpläne entnehmen Sie bitte den jeweiligen Studien- und Prüfungsordnungen (Anlage Studienplan).

Alle Angaben zu geplanten Lehrveranstaltungen finden Sie im elektronischen Vorlesungsverzeichnis.

Informationen und Handreichungen zur Pflege von Modulbeschreibungen durch die Modulverantwortlichen finden Sie unter Modulpflege.

Hinweise zu fehlenden oder fehlerhaften Modulbeschreibungen senden Sie bitte direkt an modulkatalog@tu-ilmenau.de.

Modulinformationen zu Advanced System Identification im Studiengang Master Ingenieurinformatik 2014
Modulnummer200127
Prüfungsnummer220485
FakultätFakultät für Informatik und Automatisierung
Fachgebietsnummer 2211 (Automatisierungstechnik)
Modulverantwortliche(r)Prof. Dr. Yuri Shardt
TurnusWintersemester
SpracheEnglisch
Leistungspunkte5
Präsenzstudium (h)45
Selbststudium (h)105
VerpflichtungWahlmodul
AbschlussPrüfungsleistung mit mehreren Teilleistungen
Details zum AbschlussDas Modul Advanced System Identification mit der Prüfungsnummer 220485 schließt mit folgenden Leistungen ab:
  • schriftliche Prüfungsleistung über 120 Minuten mit einer Wichtung von 100% (Prüfungsnummer: 2200815)
  • Studienleistung mit einer Wichtung von 0% (Prüfungsnummer: 2200816)


Details zum Abschluss Teilleistung 2:

Pass for labority component

Alternative Abschlussform aufgrund verordneter Corona-Maßnahmen inkl. technischer Voraussetzungen
    • Written take-home examination according to the regulations in §6a PStO-AB

Duration: 240 minutes

Technical Requirements: Exam-Moodle and Skype  https://intranet.tu-ilmenau.de/site/vpsl-pand/SitePages/Handreichungen_Arbeitshilfen.aspx

Anmeldemodalitäten für alternative PL oder SL
max. Teilnehmerzahl
VorkenntnisseGood understanding of
statistics and linear regression (such as that offered in the course System
Identification (de: Systemidentification)), calculus, linear algebra, and basic
control (such as that offered in the course Control Engineering I)
Lernergebnisse und erworbene Kompetenzen

By the end of the course, students should be able to analyse and understand the results from modelling and how to improve the model he has obtained. From the lectures, they will have learnt the theoretical foundation of stochastic modelling, Kalman filters, and process identification of time-varying processes. From the laboratories, they will have learnt how to apply stochastic modelling to real examples using appropriate software. From the lectures and laboratories, the students should have learnt how to develop and implement solutions that require the use of statistics, stochastic modelling, and system identification for real-world problems. They should have learnt to constructively take criticism and implement comments and suggestions from their instructors and fellow students.

Inhalt
In this course, the students will learn the following topics:

1. Review of Probability Theory and Regression Analysis
(Chapters 2 and 3)

2. Stochastic Modelling, including the prediction error
model and the Kalman filter (Chapter 5)


3. System Identification of Time-Dependent Systems
(Chapter 6)
Medienformen und technische Anforderungen bei Lehr- und Abschlussleistungen in elektronischer Form

Presentations, Course notes, and Whiteboard lectures, Skype, Moodle

Literatur
1. Yuri A.W. Shardt (2015). Statistics for Chemical and
Process Engineers: A Modern Approach, Springer International Publishing:
Cham, Switzerland. (414 pp.) ISBN: 978-3-319-21508-2. doi:
10.1007/978-3-319-21509-9.


2. Lenart Ljung (1999). System Identification:
Theory for the User, 2nd Edition, Prentice Hall: Englewood Cliffs, New
Jersey, USA. (640 pp.) ISBN: 978-0136566953
Lehrevaluation