[1]
eniPROD®, Ergebnisbroschüre des Spitzentechnologieclusters, Technische Universität Chemnitz, Chemnitz, (2014).
Google Scholar
[2]
S. Beineke, H. Wertz, Design of extended Kalman filters for high performance position control of electrical drives, in: IEEE/ASME International Conference on Advanced Intelligent Mechatronics, Atlanta, 1999, pp.209-214.
DOI: 10.1109/aim.1999.803168
Google Scholar
[3]
R. Isermann, M. Münchhof, Identification of Dynamic Systems, Springer Verlag, Berlin-Heidelberg, (2011).
Google Scholar
[4]
D.J. Ewins, Modal Testing: Theory, Practice and Application, Research Studies Press, Baldock - Hertfortshire, (2000).
Google Scholar
[5]
R. Schönherr, Regelkreisüberwachung mechatronischer Antriebssysteme, Verlag Wissenschaftliche Scripten, Auerbach, (2012).
Google Scholar
[6]
Siemens AG, SIMOTION Motion Control TO Achse elektrisch/hydraulisch, Externer Geber: Funktionshandbuch, (2011).
Google Scholar
[7]
M. Kleinert, A. Huf, A. Verl, Kontinuierliche Kennwertberechnung als steuerungsinterne Task, in: K. Bender, W. Schumacher, A. Verl (Eds. ), Tagungsband SPS/IPC/Drives 2010, VDE Verlag Berlin, 2010, pp.361-369.
Google Scholar
[8]
P. Dresselhaus, J. Nix, Integration von Condition Monitoring in eine PC-basierte Steuerung, in: K. Bender, W. Schumacher, A. Verl (Eds. ), Tagungsband SPS/IPC/Drives 2010, VDE Verlag Berlin, 2010, pp.35-360.
Google Scholar
[9]
G. Byrne et al., Tool Condition Monitoring (TCM) – The Status of Research and Industrial Application, CIRP Annals – Manufacturing Technology, 44 (1995) 2, 541-567.
DOI: 10.1016/s0007-8506(07)60503-4
Google Scholar
[10]
R. Teti, A review of tool condition monitoring literature data base, CIRP Annals – Manufacturing Technology, 44 (1995) 2, 659-666.
Google Scholar
[11]
S. Beineke, Online-Schätzung von mechanischen Parametern, Kennlinien und Zustandsgrößen geregelter elektrischer Antriebe, VDI Verlag, Düsseldorf, (2000).
Google Scholar
[12]
F. Schütte, Automatisierte Reglerinbetriebnahme in elektrischen Antrieben mit schwingungsfähiger Mechanik, Dissertation, Shaker Verlag, Aachen, (2003).
Google Scholar
[13]
R. Neugebauer, A. Hellmich, S. Hofmann, H. Schlegel, Non-invasive Identification of Servo Drive Parameters, JAMRIS, Journal of Automation, Mobile Robotics & Intelligent Systems, 6 (2012) 13-16.
DOI: 10.1007/978-3-642-23244-2_10
Google Scholar
[14]
A. Hellmich, K. Hipp, S. Hofmann, H. Schlegel, W. G. Drossel: Combining a Non-Invasive Identification Approach with Simulation Based Optimization for Accuracy Improvement, submitted to the 14th Mechatronics Forum International Conference Karlstad, Sweden (2014).
Google Scholar
[15]
A. Hellmich: Nichtinvasive Identifikation von Regelstreckenparametern für elektromechanische Achsen, submitted to Techische Universitaet Chemnitz (2014).
Google Scholar
[16]
A. Hellmich, S. Hofmann, K. Hipp, H. Schlegel, W. G. Drossel, Assessing the Accuracy of a Non-Invasive Identification Method, in: International Symposium on Electrodynamic and Mechatronic Systems SELM, 2013, pp.11-12.
DOI: 10.1109/selm.2013.6562955
Google Scholar
[17]
A. Hellmich, S. Hofmann, K. Hipp, H. Schlegel, W. G. Drossel, Similarity Estimation for Assessing the Accuracy of a Non-Invasive Identification Method, Solid State Phenomena 214 (2014) 20-31.
DOI: 10.4028/www.scientific.net/ssp.214.20
Google Scholar
[18]
J. -W. Choi, S. -C. Lee, H. -G. Kim, Inertia identification algorithm for high-performance speed control of electric motors, IEEE Proceedings Electric Power Applications, 3 (2006) 379-386.
DOI: 10.1049/ip-epa:20050360
Google Scholar