@inproceedings{BoettcherZentgrafZeitler2020, author = {B{\"o}ttcher, Benedikt and Zentgraf, Peter and Zeitler, Adrian}, title = {Online-Selbst-Identifikation eines dynamischen Systems}, series = {AALE 2020 - 17. Fachkonferenz, Automatisierung und Mensch-Technik-Interaktion, 04.03.2020 - 06.03.2020, Leipzig, Deutschland}, booktitle = {AALE 2020 - 17. Fachkonferenz, Automatisierung und Mensch-Technik-Interaktion, 04.03.2020 - 06.03.2020, Leipzig, Deutschland}, year = {2020}, abstract = {Im Rahmen der Digitalisierung der industriellen Produktion mit Industrie 4.0 und des autonomen Fahrens erlangen m{\"o}glichst detaillierte digitale Abbilder von Maschinen und Fahrzeugen f{\"u}r den vollst{\"a}ndigen Zeitraum ihres Einsatzes eine zentrale Bedeutung. Sowohl durch geplante Ver{\"a}nderungen des Arbeitspunkts aber auch durch Abnutzung und Verschleiß kommt es zu Abweichungen des Systemverhaltens. In diesem Posterbeitrag werden die Entwicklung und die Anwendung eines Identifikations-Algorithmus f{\"u}r die automatisierte Modellierung eines dynamischen Systems basierend auf einem gemessenen Ein- und Ausgangssignal beschrieben. Der in MATLAB und Simulink programmierte Algorithmus l{\"a}uft parallel zum realen System auf einer embedded Hardware ab, so dass eine Identifikation online und selbstst{\"a}ndig ausgef{\"u}hrt wird. Die prozess- oder verschleißbedingten Ver{\"a}nderungen des Systemverhaltens werden damit unmittelbar bei der Modellierung w{\"a}hrend des Betriebs ber{\"u}cksichtigt. Im Anschluss an die Identifikation sind die Selbst-Optimierung, die Vorsteuerung und die Selbst-Konfiguration des Systems, z.B. die Anpassung von Reglern, basierend auf dem aktuellen Modell durchf{\"u}hrbar.}, language = {de} }