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Academic literature on the topic 'Stochastisches System'

Author: Grafiati
Published: 4 June 2021
Last updated: 27 January 2023

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Journal articles on the topic "Stochastisches System"

1

Tarra, Lukas, Andreas Deutschmann-Olek, Vinzenz Stummer, Tobias Flöry, Andrius Baltuska, Andrejus Michailovas, and Andreas Kugi. "Modellierung und Regelung aktiv gütegeschalteter Laser." at - Automatisierungstechnik 70, no. 8 (August 1, 2022): 682–91. http://dx.doi.org/10.1515/auto-2022-0069.

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Abstract:
Zusammenfassung Ein wesentliches Problem beim Betrieb aktiv gütegeschalteter Laser liegt in Fluktuationen der Energien ihrer Ausgangspulse. In der vorliegenden Arbeit wird erläutert, wie dieses Problem regelungstechnisch gelöst werden kann. Anhand eines mathematischen Modells wird der stochastische Einfluss spontaner Emission auf die Energien der Ausgangspulse demonstriert. Außerdem werden experimentell beobachtete Instabilitäten einer zeitdiskreten Populationsdynamik simulativ gezeigt und erklärt. Schließlich werden regelungstechnische Ansätze vorgestellt, die zur Unterdrückung der unerwünschten stochastischen und dynamischen Phänomene eingesetzt werden können.
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2

Markaj, Artan, and Alexander Fay. "Verfügbarkeitsanalyse verfahrenstechnischer Anlagen durch stochastische Zustandsmodellierung unterschiedlicher Instandhaltungsstrategien." at - Automatisierungstechnik 69, no. 3 (March 1, 2021): 200–210. http://dx.doi.org/10.1515/auto-2020-0114.

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Abstract:
Zusammenfassung Die Verfügbarkeit einer verfahrenstechnischen Anlage kann durch die frühzeitige Auswahl geeigneter Anlagenkomponenten und die Entwicklung eines effektiven Instandhaltungskonzepts positiv beeinflusst werden. In dem vorliegenden Beitrag wird eine Methode zur Abschätzung der Anlagenverfügbarkeit für unterschiedliche Instandhaltungsstrategien in verfahrenstechnischen Anlagen aufgezeigt. Die Methode basiert auf der Kombination von Fehlermöglichkeits- und -einflussanalysen (FMEA), stochastischen Zustandsautomaten sowie Monte-Carlo-Simulationen. Aus den FMEA werden automatisiert stochastische Zustandsautomaten für die verfahrenstechnischen Anlagenkomponenten erzeugt, die in einem nachfolgenden Schritt zu einem gemeinsamen Anlagenmodell verknüpft werden. Durch die Auswahl unterschiedlicher Instandhaltungsmaßnahmen aus der FMEA lassen sich individuelle Zustandsautomaten der Anlagenkomponenten erzeugen. In einer zufallsbasierten Simulation werden die Anlagenmodelle hinsichtlich ihrer Anlagenverfügbarkeit untersucht und verschiedene Instandhaltungsstrategien miteinander verglichen.
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3

Kroll, Andreas, and Jana Fischer. "Zur approximativen Maximum-Likelihood-Schätzung dynamischer Multi-Modelle vom Typ Takagi-Sugeno: Methodik und Anwendung auf einen Servo-Pneumatikantrieb." at - Automatisierungstechnik 69, no. 10 (October 1, 2021): 858–69. http://dx.doi.org/10.1515/auto-2020-0142.

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Abstract:
Zusammenfassung Dieser Beitrag adressiert die Identifikation von Takagi-Sugeno-Modellen für nichtlineare stochastische dynamische Systeme. Ist Wissen über die stochastischen Eigenschaften eines dynamischen Prozesses (bspw. bzgl. Verteilungsfunktion, Korreliertheit) verfügbar, so kann dies zur Verbesserung der Modellparameterschätzung genutzt werden. Dabei trifft die oft gemachte Annahme unabhängig und identisch normalverteilter Zufallsgrößen bei technischen Systemen häufig nicht zu. Dies ist bspw. bei mechatronischen Antrieben in Folge von Reibung oft der Fall. Im Beitrag werden deshalb die Dichtefunktionen der Zufallsgrößen als Gaußsche Mischmodelle mittels eines Multistart-Expectation-Maximization-Algorithmus geschätzt. Da die Residualdichtefunktionen zu Beginn der Identifikation nicht verfügbar sind, werden diese aus der Streuung von Wiederholexperimenten approximativ ermittelt und zur approximativen Maximum-Likelihood-Schätzung von Takagi-Sugeno-Modellen genutzt. Wegen der ausgeprägten Multimodalität der resultierenden Likelihood-Funktion wird dazu Partikelschwarm-Optimierung eingesetzt. Die Vorgehensweise wird an einem industriellen servo-pneumatischen Linearantrieb mit reibungsbedingten Unsicherheiten demonstriert. Dabei lässt sich der mittlere Validierungsfehler um 9 % gegenüber einer Least-Squares-Schätzung reduzieren.
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4

Cichon, M. G., and W. V. Wedig. "Zum Verzweigungsverhalten stochastischer Systeme." PAMM 1, no. 1 (March 2002): 93. http://dx.doi.org/10.1002/1617-7061(200203)1:1<93::aid-pamm93>3.0.co;2-o.

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5

Cichon, Martin, and Walter Wedig. "Zum Bifurkationsverhalten stochastischer Systeme." PAMM 2, no. 1 (April 22, 2003): 519–20. http://dx.doi.org/10.1002/pamm.200310241.

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6

Storm, J. "Über ein Vektoroptimierungsproblem für endliche stochastische zellulare Systeme." Optimization 19, no. 6 (January 1988): 895–904. http://dx.doi.org/10.1080/02331938808843402.

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7

Marti, K. "Stochastische optimierung bei partieller information." European Journal of Operational Research 23, no. 1 (January 1986): 134–35. http://dx.doi.org/10.1016/0377-2217(86)90232-8.

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8

Müller, H. O. "Zum maximumprinzip für zeitdlskrete semilineare steiierbare stochastische dynaraische systeme." Optimization 17, no. 5 (January 1986): 609–17. http://dx.doi.org/10.1080/02331938608843176.

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9

Schmidt, Patrick, Abebe Geletu, and Pu Li. "Stochastische Optimierung parabolischer PDE-Systeme unter Wahrscheinlichkeitsrestriktionen am Beispiel der Temperaturregelung eines Stabes." at - Automatisierungstechnik 66, no. 11 (November 27, 2018): 975–85. http://dx.doi.org/10.1515/auto-2018-0011.

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Abstract:
ZusammenfassungDie Zustandsgrößen zahlreicher ingenieurtechnischer Prozesse sind sowohl raum- als auch zeitabhängig. Solche Prozesse werden mit parabolischen partiellen Differentialgleichungen beschrieben. Die meisten praktischen Anwendungen sind mit Unsicherheiten versehen, die durch ungenaue Modellparameter und zufällige Störungen charakterisiert sind. Die Optimierung unsicherer parabolischer PDE-Systeme mit Zustandsbeschränkungen stellte eine große Herausforderung dar. In diesem Beitrag werden diese als wahrscheinlichkeitsbeschränkte Nebenbedingungen modelliert. Das dadurch formulierte stochastische Optimierungsproblem wird mit der Methode der inneren und äußeren Approximation gelöst. Die Wirksamkeit und Effizienz der vorgeschlagenen Lösungsmethode werden durch die Temperaturregelung eines Stabes mit einem unsicheren Wärmeübertragungskoeffizienten demonstriert.
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10

Panten, Niklas, Heiko Ranzau, Thomas Kohne, Daniel Moog, Eberhard Abele, and Matthias Weigold. "Simulation und Optimierung kombiniert/A simulation-based framework for operational optimization of industrial energy systems." wt Werkstattstechnik online 110, no. 01-02 (2020): 12–17. http://dx.doi.org/10.37544/1436-4980-2020-01-02-14.

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Abstract:
Die optimierte Betriebsweise von industriellen Energiesystemen ist eine Schlüsseltechnologie, um signifikante Kosteneinsparpotenziale durch Steigerung der Energieeffizienz und -flexibilität zu heben. Weil dabei eine Vielzahl dynamischer und stochastischer Einflüsse berücksichtigt werden müssen, spielt die Simulation des Energiesystems eine entscheidende Rolle. Zur Evaluierung unterschiedlicher Betriebsoptimierungsverfahren wird ein simulationsgestütztes Framework vorgestellt, welches bei KI (Künstliche Intelligenz)-Algorithmen unter anderem für das Anlernen mit synthetischen Daten verwendet werden kann. &nbsp; The optimized operation of industrial energy systems is a key technology to unlock significant cost savings by increasing energy efficiency and flexibility. Since a variety of dynamic and stochastic influences must be considered, the simulation of the energy system plays a decisive role. A simulation-based framework is presented for evaluating various operational optimization methods, which can also be used for learning based on synthetic data with AI (artificial intelligence) algorithms.
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Dissertations / Theses on the topic "Stochastisches System"

1

vom, Scheidt Jürgen, and Matthias Richter. "Tagungsband zum Workshop "Stochastische Analysis" ,29.09.2003 - 01.10.2003." Universitätsbibliothek Chemnitz, 2004. http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:swb:ch1-200401180.

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Abstract:
Von der Professur Stochastik der Fakultät für Mathematik der Technischen Universität Chemnitz werden seit 1995 regelmäßig jedes Jahr im Herbst die Workshops "Stochastische Analysis" organisiert. Ausgewählte Beiträge sollen erstmals in Form eines Tagungsbandes veröffentlicht werden. Eine jährliche Fortsetzung ist geplant. Der 9. Workshop "Stochastische Analysis" fand vom 29.09.2003 bis zum 01.10.2003 in Bärenstein statt.
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2

vom, Scheidt Jürgen, and Matthias Richter. "Tagungsband zum Workshop "Stochastische Analysis", 27.09.2004 - 29.09.2004." Universitätsbibliothek Chemnitz, 2005. http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:swb:ch1-200501214.

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Abstract:
Von der Professur Stochastik der Fakultät für Mathematik der Technischen Universität Chemnitz werden seit 1995 regelmäßig jedes Jahr im Herbst die Workshops "Stochastische Analysis" organisiert. Ausgewählte Beiträge werden seit 2003 in Form eines Tagungsbandes veröffentlicht. Der 10. Workshop "Stochastische Analysis" fand vom 27.09.2004 bis zum 29.09.2004 in Klingenthal statt.
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3

vom, Scheidt Jürgen, Matthias Richter, and Hendrik Weiß. "Tagungsband zum Workshop "Stochastische Analysis", 20.09.2006 - 22.09.2006." Universitätsbibliothek Chemnitz, 2008. http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:ch1-200800505.

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Abstract:
Von der Professur Stochastik der Fakultät für Mathematik der Technischen Universität Chemnitz werden seit 1995 regelmäßig jedes Jahr im Herbst die Workshops "Stochastische Analysis" organisiert. Ausgewählte Beiträge werden in Form eines Tagungsbandes veröffentlicht. Der 12. Workshop "Stochastische Analysis" fand vom 20.09.2006 bis zum 22.09.2006 in Schöneck/Vogtland statt.
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4

Cichon, Martin G. "Zum Einfluß stochastischer Anregungen auf mechanische Systeme." Karlsruhe : Univ.-Verl. Karlsruhe, 2006. http://deposit.d-nb.de/cgi-bin/dokserv?idn=978887336.

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5

Cichon, Martin G. "Zum Einfluss stochastischer Anregungen auf mechanische Systeme." Karlsruhe Univ.-Verl. Karlsruhe, 2005. http://deposit.d-nb.de/cgi-bin/dokserv?idn=978887336.

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6

Wang, Lijin. "Variational integrators and generating functions for stochastic Hamiltonian systems." Karlsruhe : Univ.-Verl. Karlsruhe, 2007. http://www.uvka.de/univerlag/volltexte/2007/258/.

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7

Weissel, Florian. "Stochastische modell-prädiktive Regelung nichtlinearer Systeme." Karlsruhe Univ.-Verl. Karlsruhe, 2008. http://d-nb.info/993889875/04.

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8

Mislin, Alexander. "Vermögenspreisblasen und Geldpolitik im Rahmen dynamischer stochastischer Systeme /." Berlin : Dissertation.de, 2007. http://www.dissertation.de/buch.php3?buch=5280.

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9

Knoke, Michael. "Verteilte optimistische Simulation von stochastischen farbigen Petrinetzen." Berlin dissertation.de, 2006. http://deposit.d-nb.de/cgi-bin/dokserv?id=2927809&prov=M&dok_var=1&dok_ext=htm.

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10

Siegert, Wolfgang. "Local Lyapunov exponents sublimiting growth rates of linear random differential equations." Berlin Heidelberg Springer, 2007. http://d-nb.info/991321065/04.

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Books on the topic "Stochastisches System"

1

Wang, Lijin. Variational integrators and generating functions for stochastic Hamiltonian systems. Karlsruhe: Univ.-Verl. Karlsruhe, 2007.

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2

Tijms, H. C. Stochastic models: An algorithmic approach. Chichester: Wiley, 1994.

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3

Silʹvestrov, D. S. (Dmitriĭ Sergeevich), ed. Quasi-stationary phenomena in nonlinearly perturbed stochastic systems. Berlin: Walter de Gruyter, 2008.

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4

Kunita, Hiroshi. Stochastic flows and stochastic differential equations. Cambridge: Cambridge UniversityPress, 1990.

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5

Wunsch, Gerhard, and Helmut Schreiber. Stochastische Systeme. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 1992. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-662-22435-9.

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6

Waldmann, Karl-Heinz, and Werner E. Helm. Simulation stochastischer Systeme. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2016. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-662-49758-6.

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7

1950-, Yao David D., ed. Stochastic modeling and analysis of manufacturing systems. New York: Springer-Verlag, 1994.

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8

Khalid, Al-Begain, Fiems Dieter, and Knottenbelt William J, eds. Analytical and stochastic modeling techniques and applications: 17th international conference, ASMTA 2010, Cardiff, UK, June 14-16, 2010 : proceedings. Berlin: Springer, 2010.

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9

1931-, Métivier Michel, Pardoux E. 1947-, IFIP WG 7. 1, and IFIP Working Conference on Stochastic Differential Systems (4th : 1984 : Université d'Aix-Marseille Luminy), eds. Stochastic differential systems: Filtering and control : proceedings of the IFIP-WG 7/1 working conference, Marseille-Luminy, France, March 12-17, 1984. Berlin: Springer-Verlag, 1985.

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10

Wendemuth, Andreas. Grundlagen der stochastischen Sprachverarbeitung. München: Oldenbourg, 2004.

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Book chapters on the topic "Stochastisches System"

1

Mildenberger, Otto. "Stochastische Signale." In System- und Signaltheorie, 161–205. Wiesbaden: Vieweg+Teubner Verlag, 1988. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-322-88849-5_7.

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2

Mildenberger, Otto. "Stochastische Signale." In System- und Signaltheorie, 161–205. Wiesbaden: Vieweg+Teubner Verlag, 1989. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-322-86305-8_7.

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3

Mildenberger, Otto. "Stochastische Signale." In System- und Signaltheorie, 177–219. Wiesbaden: Vieweg+Teubner Verlag, 1995. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-663-11579-3_7.

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4

Wunsch, Gerhard, and Helmut Schreiber. "Statische Systeme." In Stochastische Systeme, 53–130. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 1992. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-662-22435-9_3.

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5

Wunsch, Gerhard, and Helmut Schreiber. "Dynamische Systeme." In Stochastische Systeme, 131–213. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 1992. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-662-22435-9_4.

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Mildenberger, Otto. "Stochastische Signale." In Aufgabensammlung System- und Signaltheorie, 128–39. Wiesbaden: Vieweg+Teubner Verlag, 1994. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-322-85000-3_8.

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7

Girlich, Hans-Joachim, Peter Köchel, and Heinz-Uwe Küenle. "Stochastische Entscheidungsprobleme." In Steuerung Dynamischer Systeme, 32–68. Basel: Birkhäuser Basel, 1990. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-0348-7199-0_2.

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8

Janschek, Klaus. "Stochastische Verhaltensanalyse." In Systementwurf mechatronischer Systeme, 759–95. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2009. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-78877-5_11.

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9

Jetschke, Gottfried. "Stochastische dynamische Systeme." In Mathematik der Selbstorganisation, 199–215. Wiesbaden: Vieweg+Teubner Verlag, 1989. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-322-85918-1_10.

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10

Wunsch, Gerhard, and Helmut Schreiber. "Einführung." In Stochastische Systeme, 1–2. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 1992. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-662-22435-9_1.

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