English (United Kingdom)

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/featured_content/oa?rat=en

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/highlighted_journal/

Global: Zendy Plus annual

Presents the access of premium content as premium feature

Premium Content

Presents the keyphrase highlighting as premium feature

Keyphrase Highlighting

Presents the summarisation as premium feature

Summarisation

Insights

Presents the pdf analysis as premium feature

PDF Analysis

Presents the zaia usage as premium feature

ZAIA

Global: Zendy Tools annual

Global: Zendy Free Plan

Global: Zendy Tools monthly

Global: Zendy Plus monthly

Um multi-modell-gestützte adaptive Regelungssysteme anwenden zu können, muss man den Betriebszustand, der das jeweils aktuelle Submodell kennzeichnet, im laufenden Prozess zuverlässig erkennen. Es ist üblich, hierzu fortlaufend ermittelte Schätzwerte der Modellparameter zu verwenden. Bei schwachen Eingangsanregungen weichen diese stark von den wahren Werten ab. Mit den bekannten Verfahren kann dann der jeweilige Betriebszustand nicht mehr bestimmt werden. In der Arbeit wird nachgewiesen, dass aus dem für die linearen Submodelle verwendeten Ansatz eine Funktion der Parameterschätzwerte abgeleitet werden kann, die auch bei schwachen Eingangsanregungen identifizierbar ist. Damit ist in großen Anwendungsbereichen auch aus ungenauen Parameterschätzwerten eine sichere und vor allem auch schnelle Erkennung des gültigen Betriebszustandes möglich.

at - automatisierungstechnik

Ein neues Verfahren zur Ermittlung aktueller Betriebszustände bei selbsteinstellenden multi-modell-gestützten Regelungssystemen (A New Method for Determining Current Operating Points in Adaptive Control Systems based on Multi-models)