Wissenschaftsdisziplinen
Elektrotechnik, Elektronik, Informationstechnik (80%); Mathematik (20%)
Keywords
System Identification,
Inverse Problems,
Nonlinear Dynamics,
Nonlinear Distortion,
Nonlinear Modeling,
Volterra series
Abstract
Ziel des Forschungsvorhabens ist die Entwicklung von neuen effizienten Methoden zur Identifikation des
Eingangs-Ausgangsverhaltens (E/A) nichtlinearer dynamischer Systeme. Die Effizienz im Sinne einer
Rechenkomplexitaet soll durch das Ausnuetzen struktureller Bedingungen des nichtlinearen dynamischen Systems
erreicht werden.
Eine genaue Beschreibung des E/A Verhaltens von nichtlinearen dynamischen Systemen wie z.B. von nichtlinearen
Schaltkreisen gewinnt zunehmend an Bedeutung in der Forschung und in der industriellen Anwendung. Die
Linearisierung von nichtlinearen Systemen mittels der Systeminversen ist dabei ein Beispiel fuer einen wichtigen
Anwendungsbereich. Zur Umsetzung solcher Anwendungen ist es noetig das E/A Verhalten des nichtlinearen
Systems auf eine effiziente niedrigdimensionale Darstellung abbilden zu koennen. Alle bekannten Verfahren, wie
Volterra Reihen, leiden unter dem Problem des explosionartigen Anwachsens der Rechenkomplexitaet mit der
gewuenschten Genauigkeit der Systembeschreibung. Ein Grund fuer dieses Anwachsen ist, dass wichtige
Strukturbedingungen des nichtlinearen Systems nicht beruecksichtigt werden. In der Forschungsarbeit sollen diese
Strukturinformationen wie z.B. Dimension des Zustandsraumes, Pole der linearisierten Dynamik, genuetzt werden
um ein solches Anwachsen zu verhindern. In Zusammenarbeit mit Professor Chua und seiner Arbeitsgruppe an der
Universitaet Berkeley sollen diese Strukturinformationen in eine neue allgemeine Methodologie fuer die
Identifikation von nichtlinearen dynamischen Systemen einbezogen werden.