System Identifizierung
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Sparse Linear Regression
Die Sparse Linear Regression folgt dem Prinzip sparsamer Modellierung, um nichtlineare Dynamiken mit reduzierter Modellkomplexität zu identifizieren. Die Umsetzung erfolgt mithilfe einer l1-regularisierten Regression. Für die Identifikation nichtlinearer dynamischer Systeme wurde dieser Ansatz unter der Bezeichnung Sparse Identification of Nonlinear Dynamics (SINDy) vorgeschlagen. An der Professur wurde die Methode gezielt weiterentwickelt, um ihre Anwendung auf industrielle Problemstellungen mit begrenzter Messdatenverfügbarkeit zu ermöglichen.
Ausgewählte Veröffentlichungen
- E.Burgin, F. Thiele, C. Dehombreux, B. Garnier, X. Manuel-Juanpere, H. Pfifer: Identification of Nonlinear Sloshing Dynamics Using Operational Manoeuvres
in IfacsOnline2026 - C. Dehombreux, F. Thiele, E. Burgin, B. Garnier, X. Manuel-Juanpere, H. Pfifer, P. Acquatella: Real-Time System Identification for Complex Disturbance rejection and Versatile Missions
Adaptive Methoden
Adaptive Methoden eignen sich zur Identifikation unbekannter und gegebenenfalls nichtlinearer Dynamiken sowie externer Störungen auf Grundlage begrenzter Messdaten, die während des regulären Betriebs eines Raum- oder Luftfahrzeugs erfasst werden. Die identifizierten Dynamiken können anschließend direkt zur Erweiterung bestehender Regelgesetze genutzt werden, um die Systemleistung weiter zu verbessern. Der aktuelle Forschungsschwerpunkt der Professur liegt auf der Identifikation periodischer Störungen, insbesondere von Vibrationen, durch die Kombination spektraler Analysen zur Frequenzschätzung mit einem Gradientenabstiegsverfahren zur Identifikation und Erweiterung der Regelung.
Ausgewählte Veröffentlichungen:
- F. Thiele, I. Fernandez-Imana, X. Manuel-Juanpere, H.Pfifer: Adaptive Control for Vibration Attenuation of a Laser Communication Terminal at EsaGnc2023
- F. Thiele, I. Fernandez-Imana, X. Manuel-Juanpere, H.Pfifer Robust Attenuation of Micro Vibrations in Laser Communication using Adaptive Control in CEAS Space Journal (Preprint)