Wie verschiedene Sprungantworten am besten verarbeiten?

Niemand eine Idee? Mittlerweile habe ich ein Skript, das an die Daten 
zum späteren Zeitpunkt eine Gerade anlegt und unterscheiden kann um 
welche Ordnung der zeitlichen Verzögerung es sich handelt... dennoch 
weiß ich immer noch nicht so recht, ob die Daten des kleinen oder des 
großen Spannungssprungs entscheidender sind

Ich für meinen Teil, verstehe einfach dein Problem nicht. Vielleicht 
geht es anderen Lesern ähnlich.

Vielleicht stellst du zur Unterstützung ein paar Bildchen zur Verfügung?
Ansonsten: Sprungantwort ist Sprungantwort. Ich weiß nicht, wie man da 
zu verschiedenen Ergebnissen kommen kann.

Wenn ich dich richtig verstehe hast du versucht eine 
Übertragungsfunktion empirisch zu schätzen. Dazu hast du das System mit 
Sprüngen verschiedener Höhen angeregt? Du unterstellst deinem System 
näherungsweise IT1 verhalten.
Die verschiedenen Sprungantworten decken sich aber nicht mit den 
geschätzten Parametern K und T der einzelnen Sprungantworten.

Wie wäre es mit einem Least-Squares Curve Fitting? Schau mal in die 
system identification toolbox von matlab.

Eventuell kann auch die Annahme IT1 falsch sein. Was versuchst du zu 
Regeln und musst du später einen bestimmten Regler verwenden?

Also ich gehe nach der experimentellen Modellbildung aus den Bildern 
vor.
Dabei entscheide ich, wenn die Probe für IT1 versagt, welches a_n aus 
der Liste am Nähsten dran ist (Ergebnis von h(Tu)/(Tu*S).. somit kann 
mein Skript zwischen 1. und 4. Ordnung oder einem Error wählen...

Das Skript macht das aber ganz gut und die Sprungantwort der 
aufgestellten ÜF ist fast deckungsgleich mit den tatsächlichen 
Messwerten..

Problem ist halt nur, dass z.B. ein Sprung von 0 auf 20 V nach 
Normierung auf 1 ein (leicht!) anderes Ergebnis liefert als von 0 auf 10 
V.

Z.B. beim einen K=55 und beim anderen K=50... es ist vielleicht nicht so 
entscheidend, aber dennoch könnte man ja überlegen, was die höhere 
Priorität hat.

Wenn die Spannung z.B. zu klein ist, lässt sich auch nicht mehr so 
einfach eine Gerade da reinlegen, weil eine Reibung dann überwiegt..

Tja, vielleicht ist dein System nicht linear sodass Sprungantworten 
nicht reichen? Kannst du vielleicht die Parameter in Abhängigkeit der 
Eingangsspannung interpolieren?

Die Ergebnisse zeigen doch, dass eine lineare Annäherung gar nicht so 
abwägig ist. Es geht hier um einen Linearmotor, wobei ich hier eine 
Linearisierung bzgl. der Spannung mache.. im Normalfall ist es 
tatsächlich bzgl. des Stroms, der dann separat noch mal zu regeln ist.
Allerdings sind die Sollsprünge der Führungsgröße in der Realität immer 
nur sehr klein, sodass diese erste Annäherung mit einem scharf 
ausgelegten Regler ausreichen könnte

Aber du sagst doch selbst, dass das System von der Höhe der 
Sprunganregung abhängig ist. Du hast sozusagen eine Schaar von 
Sprungantworten in abhängigkeit der Eingangsspannung oder habe ich das 
missverstanden?

Ein lineares System wird durch eine Sprungantwort charakterisiert. 
Dabei ist die Höhe des Sprungs irrelevant.
Ist in der Praxis halt nicht immer so...

Was du ausprobieren könntest:
- Mitteln der ermittelten Parameter und gucken, ob das Modell für den 
gesamten Wertebereich der Stellgröße aureichend genau ist
- Wenn nicht -> mehrere Sprungantworten bestimmen und zwischen denen 
umschalten, z.B. indem verschiedene Intervalle definierst. 
Verallgemeinerung wäre eine Lookuptable für die Modell Parameter
- Oder gucken, ob sich die Parameter deines Modells einigermaßen glatt 
verhalten, dann könntest du kontinuierlich zwischen den Parametern in 
Abhängigkeit deines Eingangssignales interpolieren
- Oder du findest eine andere Modellstruktur, die eben jene Größe direkt 
mitbetrachtet, könnte nichtlinear werden ;) Es gibt z.B. 
Hammerstein-Wiener Modelle, wo am Eingang eine Nichtlinearität ist (das 
kann ja auch einfach nur eine Kennlinie sein!) und dahinter das lineare 
Modell.

Ich weiß natürlich nicht, welche Vorgehensweise hier wirklich sinnvoll 
ist..