Technische Universität Ilmenau

System Identification - Modultafeln of TU Ilmenau

The module lists provide information on the degree programmes offered by the TU Ilmenau.

Please refer to the respective study and examination rules and regulations for the legally binding curricula (Annex Curriculum).

You can find all details on planned lectures and classes in the electronic university catalogue.

Information and guidance on the maintenance of module descriptions by the module officers are provided at Module maintenance.

Please send information on missing or incorrect module descriptions directly to modulkatalog@tu-ilmenau.de.

module properties System Identification in degree program Bachelor Technische Kybernetik und Systemtheorie 2021
module number200091
examination number220460
departmentDepartment of Computer Science and Automation
ID of group 2211 (Automation Engineering)
module leaderProf. Dr. Yuri Shardt
term summer term only
languageDeutsch
credit points5
on-campus program (h)45
self-study (h)105
obligationobligatory module
examexamination performance with multiple performances
details of the certificateDas Modul Systemidentifikation mit der Prüfungsnummer 220460 schließt mit folgenden Leistungen ab:
  • schriftliche Prüfungsleistung über 120 Minuten mit einer Wichtung von 100% (Prüfungsnummer: 2200754)
  • Studienleistung mit einer Wichtung von 0% (Prüfungsnummer: 2200755)


Details zum Abschluss Teilleistung 2:

Testat für Praktikum

signup details for alternative examinations
maximum number of participants
previous knowledge and experience

Kenntnisse aus Regelungs- und Systemtechnik 1 und Modellbildung

learning outcome

Die Hörer und Hörerinnen sind in der Lage, die Prinzipien der Erstellung von Modellen für komplexe Prozesse unter Verwendung verschiedener Methoden und Ansätze zu verstehen. Aus den Vorlesungen besitzen sie Kenntnisse über lineare Regression, nichtlineare Regression, Versuchsplannung und Zeitreihenanalyse. Sie können nach dem Praktikum das Systemidentifikations-Framework anwenden, um relevante Modellierungs- und Identifikationsprobleme zu lösen. Aus den Vorlesungen und Praktika sind die Studenten in der Lage, Lösungen zu entwickeln und umzusetzen, die die Verwendung von Statistiken, linearer Regression und die Versuchsplanung für Probleme und Fragen der realen Welt erfordern. Sie haben gelernt, Kritik zu beherzigen und sind in der Lage Anmerkungen ihrer Dozenten und Mitkommilitonen konstruktiv umzusetzen.

contentDer Inhalt ist:

1. Visualisierung der Daten

2. Statistische Tests

3. Lineare Regression

4. Nichlineare Regression

5. Versuchsplannung

6. Zeitreihenanalyse

 Praktikum (2 Versuche: HSS-1: Systemidentifikation
I; HSS-2: Systemidentifikation II)
media of instruction

Präsentation, Vorlesungsskript, Tafelanschrieb

literature / references· Y.A.W. Shardt, Statistics for Chemical and
Process Engineers: A Modern Approach, Springer, 2015,
https://doi.org/10.1007/978-3-319-21509-9.

· Y.A.W. Shardt, Heiko Weiß, Methoden der Statistik und Prozessanalyse: Eine anwendungsorientierte Einfu?hrung, Springer, 2020, https://www.springer.com/de/book/9783662616253.

· W. Kleppmann, Versuchsplanung: Produkte und
Prozesse optimieren, Hanser, 2016.

· L. Ljung, System Identification: Theory for the
user, Prentice Hall, 1999.

·
J. Reiter, Statistik-Fallstudien mit Excel, Springer Gabler, 2017.
evaluation of teaching