Matlab-Demonstrator zur evidenzbasierten Modellierung eines Einmassenschwingers mittels sprlicher linearer Regression. Erstellt und getestet mit MATLAB R2017a.


Der Matlab-Demonstrator nutzt den Algorithmus "SINDy" (Sparse Identification of Nonlinear Dynamics): 

Brunton, S.L., Proctor J.L., Kutz, J.N.: Discovering governing equations by sparse identification of nonlinear dynamical systems. 
Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 113(15):3932-3937, 2016 
(https://www.pnas.org/content/113/15/3932)

Die Skripte "sparseGalerkin.m", "sparsifyDynamics.m" und "poolData.m" werden von Brunton et al. zur Verfgung gestellt und knnen hier heruntergeladen werden: 
http://faculty.washington.edu/sbrunton/sparsedynamics.zip


Hinweise zur Bedienung des Matlab-Demonstrator:

Start des Demonstrators durch Ausfhren des Skripts "start.m"

Parameter des Einmassenschwingers: 
- Masse (m), 
- Steifigkeit (k), 
- Dmpfung (d), 
- Anfangsweg (x_0), 
- Anfangsgeschwindigkeit (v_0)

Parameter fr die sprliche lineare Regression:
- Rauschen: Strke des knstlichen "Messrauschens", das dem Zeitverlauf hinzugefgt wird. 0 bedeutet kein Messrauschen
- Polynomordnung: hchste Polynomordnung fr die Funktionsbasis der sprlichen linearen Regression


Ausgabe:
- Zeitverlauf und Spektrum von Weg oder Geschwindigkeit, je nach Auswahl
- RMS Fehler: RMS-Wert der Abweichung von Original und Regression