07.10.2013 Aufrufe

Identifikation nichtlinearer mechatronischer Systeme mit ...

Identifikation nichtlinearer mechatronischer Systeme mit ...

Identifikation nichtlinearer mechatronischer Systeme mit ...

MEHR ANZEIGEN
WENIGER ANZEIGEN

Sie wollen auch ein ePaper? Erhöhen Sie die Reichweite Ihrer Titel.

YUMPU macht aus Druck-PDFs automatisch weboptimierte ePaper, die Google liebt.

PSfrag replacements<br />

2.5 Volterra-Ansatz 31<br />

die Anzahl der verwendeten Basisfunktionen festgelegt. rj[i] stellen die einzelnen<br />

Elemente der Rekonstruktionsmatrix R dar.<br />

⎡ ⎤<br />

r T 1<br />

r T 2<br />

⎢<br />

R = ⎢<br />

⎣ .<br />

rT mr<br />

⎥<br />

⎦<br />

<strong>mit</strong> r T j = [ rj[1] rj[2] · · · rj[m] ] (2.29)<br />

In ihr sind die einzelnen Basisfunktionen zeilenweise enthalten. Durch die Verzerrung<br />

sind diese aber nicht orthonormal zueinander. Dies ist jedoch wichtig, da durch<br />

die Orthonormalität jede einzelne Basisfunktion einen eigenen Beitrag zur Approximation<br />

der Gewichtsfolge leistet. Das gesuchte Orthonormalsystem ˜R kann durch<br />

die Transformation<br />

˜R = (C T ) −1 R (2.30)<br />

erzeugt werden. Die Matrix C folgt aus der Cholesky-Zerlegung.<br />

RR T = C T ˜R ˜R T C = C T C (2.31)<br />

Abbildung 2.20 zeigt einen Satz von fünf orthonormierten Basisfunktionen (mr = 5).<br />

rorth<br />

0.04<br />

0.03<br />

0.02<br />

0.01<br />

0<br />

−0.01<br />

−0.02<br />

−0.03<br />

−0.04<br />

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50<br />

Abb. 2.20: Orthonormierte verzerrte Sinusfunktionen<br />

Mit diesem Ergebnis kann nun die Gewichtsfolge, die im Vektor ˆ Θg zusammengefasst<br />

ist<br />

<br />

<br />

ˆg[1], ˆg[2], . . . , ˆg[m]<br />

(2.32)<br />

ˆΘ T<br />

g =<br />

durch eine gewichtete Linearkombination eines Satzes orthonormaler Basisfunktionen<br />

approximiert werden.<br />

i

Hurra! Ihre Datei wurde hochgeladen und ist bereit für die Veröffentlichung.

Erfolgreich gespeichert!

Leider ist etwas schief gelaufen!