Modellierung
Die mathematische Modellierung beschreibt ein reales Problem durch Formeln wobei die Komplexität bezüglich Realität reduziert wird. Wir erstellen Modelle von einfachen bis vielschichtig verknüpften Systemen und Prozessen. Die Modellierung hat bei uns den Anspruch das darunter liegende System iterativ immer besser und detaillierter zu verstehen und damit den Modellfehler zu minimieren respektive die Realität wahrheitsgetreuer darzustellen.
State-Space Modell
Physikalische Systeme und Prozesse lassen sich einfach und interpretierbar in einem State-Space Model abbilden. Diese Methode eignet sich für die Abbildung linearer und nichtlinearer zeitinvarianter Systeme, wobei diese durch Differenzialgleichungen erster Ordnung beschrieben werden. Durch die Umschreibung der Algebraischen Gleichungen in Matrix Notation lassen sich die Modelle ressourcenschonend in Embedded Systemen implementieren, welche dabei für Regel- und Schätzalgorithmen verwendet werden.
Wir erstellen und validieren für konkrete Anwendungen State-Space Modelle und implementieren die dazugehörigen Algorithmen und integrieren diese in vorhandene Anwendungen.
Parameteridentifikation
Um ein System wahrheitsgetreu modellieren zu können ist eine genaue Bestimmung der Modelparameter zwingend. Wir unterstützen bei der Sensitivitätsanalyse sowie der Entwicklung einer geeigneten Messstrategie zur Parameterbestimmung und Validierung. Weiter entwickeln wir Methoden für eine Online-Parameterbestimmung welche Änderungen von Parametern während dem Einsatz adaptiv abbilden.