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Ein gutes Modell der Regelstrecke erhöht die Erfolgsaussicht, eine in der Simulation gut funktionierende Regelung in der Praxis genauso gut betreiben zu können. Gute Modelle eröffnen auch noch weitere Perspektiven: Sind die störenden Einflüsse auf den Regelkreis, die Störgrößen, die Messfehler und die Ungenauigkeiten im Simulationsmodell insgesamt kleiner als die Genauigkeitsanforderungen an die Regelgröße, dann kann man durch entsprechende Filterung des Eingangssignals sogar auf eine Rückführung der Regelgröße sogar verzichten. Andernfalls lassen sich deren Auswirkung auf die Regelgröße durch eine Rückführung verkleinern. Der Prozess kann für schnelle und hochgenaue Anwendungen durch die vorgestellte Methode weiter verbessert werden, wenn die störenden Einflüsse auf den Regelkreis direkt geschätzt und gleich kompensiert werden, bevor sie sich in der Regelgröße bemerkbar machen können.
Es wird ein Verfahren zum Simulieren von Vorgängen vorgestellt, das auf der Messung des Eingriffs in ein reales System und dessen gemessener Reaktion beruht. Das Verfahren ist vollständig transparent, denn die notwendigen theoretischen Voraussetzungen zum Verständnis des Verfahrens bestehen nur aus Lehrinhalten aus dem Bachelorstudium für Ingenieure: das Lösen linearer DGLs mit konstanten Koeffizienten, die Laplace-Transformation und die Methode der kleinsten Quadrate. Es kommt ohne nichtlineare Optimierer oder Iterationen aus, weil die Lösung in zwei analytischen Gleichungen ausgedrückt werden kann. Das
Verfahren hat in der Praxis ein großes Einsatzspektrum, denn es ist auf stabile und instabile Systeme mit und ohne Dämpfung anwendbar. Für die Wahl des Eingangssignals gibt es keine Einschränkung und die Anfangsbedingungen können mitgeschätzt werden. Das Verfahren kann im offenen und im geschlossenen Regelkreis eingesetzt werden.