Die Erstellung und Bewertung von Modellen orientiert sich i. d. R.
m Prädiktionsfehler oder an der Approximationsgüte – unabhängig
om Einsatzzweck eines Modells. Dies liegt an den üblichen Methoden
owie daran, dass Modellbildung und Reglerentwurf häufig von unterschiedlichen
pezialisten durchgeführt werden. Da selten ein exaktes Modell erstellt
erden kann, sollten die Freiheitsgrade bei der Modellbildung genutzt
erden, um ein für die geplante Anwendung optimiertes Modell zu erhalten.
eim modellbasierten Reglerentwurf ist die Prädiktionsgüte eines
odells kein primäres Kriterium; vielmehr sollte das Modell gut für
en Reglerentwurf geeignet sein. Diese Einsicht führte im Bereich
er linearen Systemidentifikation zu neuen Methoden. In diesem Beitrag
ird eine Methodik zur Ableitung regelungsorientierter Takagi-Sugeno-Fuzzy-Modelle
us physikalischen Modellen vorgestellt und am Benchmark-Beispiel
es inversen Pendes demonstriert.