Für viele Aufgabenstellungen bei der Automatisierung technischer Systeme
und im Bereich der Naturwissenschaften und Wirtschaftsswissenschaften
benötigt man genaue mathematische Modelle für das dynamische Verhalten
von Systemen. Das Werk behandelt Methoden zur Ermittlung dynamischer
Modelle aus gemesssenen Signalen, die unter dem Begriff
Systemidentifikation oder Prozeßidentifikation zusammengefaßt werden. Im
Band II werden die Parameterschätzmethoden vertieft mit der
Maximum-Likelihood- und der der Bayes-Methode und rekursiven Algorithmen
mit zahlreichen Varianten und deren algorithmischen Realisierung. Zur
Identifikation parametrischer Modelle mit zeitkontinuierlichen Signalen
werden Kennwertermittlung, Modellabgleich und Parameterschätzung
beschrieben. Es folgt die Identifikation von Mehrgrößensystemen und
nichtlinearen Systemen. Mehrere Beispiele zeigen die Anwendung der
Identifikation bei technischen Systemen.