Master Thesis Robust Identification of Compositional Electrical Drive Models - Identifiability, Sensitivity & Excitation Analysis

Über diese Stelle

During your thesis, you delve into physics-based models of electric drives and our Python component library while simultaneously reviewing current literature on robust system identification and the design of experiments. Furthermore, you develop innovative robustness diagnostics for our existing identification pipeline - considering parameter identifiability, sensitivity, and convergence behavior - and implement as well as quantify appropriate countermeasures. In Addition, you analyze the excitation content of given datasets, evaluate relevant criteria, and link these insights to the achievable identification quality. You comprehensively evaluate the approach you have developed using a practical benchmark use case.…

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