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Für viele Aufgabenstellungen bei der Automatisierung technischer Systeme und im Bereich der Naturwissenschaften und Wirtschaftsswissenschaften benötigt man genaue mathematische Modelle für das dynamische Verhalten von Systemen. Das Werk behandelt Methoden zur Ermittlung dynamischer Modelle aus gemesssenen Signalen, die unter dem Begriff Systemidentifikation oder Prozeßidentifikation zusammengefaßt werden. Im Band II werden die Parameterschätzmethoden vertieft mit der Maximum-Likelihood- und der der Bayes-Methode und rekursiven Algorithmen mit zahlreichen Varianten und deren algorithmischen Realisierung. Zur Identifikation parametrischer Modelle mit zeitkontinuierlichen Signalen werden Kennwertermittlung, Modellabgleich und Parameterschätzung beschrieben. Es folgt die Identifikation von Mehrgrößensystemen und nichtlinearen Systemen. Mehrere Beispiele zeigen die Anwendung der Identifikation bei technischen Systemen.
