1. Axel Dürrbaum, Matthias Kahl, Matthias Himmelsbach, Andreas Kroll: Toolbox zur Identifikation von Takagi-Sugeno-Fuzzy-Modellen, at - Automatisierungstechnik, 69, Oktober, 915-916, https://doi.org/10.1515/auto-2021-0079, 2021
  2. Andreas Kroll, Jana Fischer: Zur approximativen Maximum-Likelihood-Schätzung dynamischer Multi-Modelle vom Typ Takagi-Sugeno: Methodik und Anwendung auf einen Servo-Pneumatikantrieb, at - Automatisierungstechnik, 69, 10, 858-869, https://doi.org/10.1515/auto-2020-0142, 2021
  3. Matthias Kahl: Structure Identification of dynamical Takagi-Sugeno Fuzzy Models by using LPV Techniques, European Conference on Data Analysis (ECDA), Paderborn, Germany, www.ecda2018.de, 2018
  4. Matthias Kahl: Zur Strukturselektion bei dynamischen lokal-affinen Multi-Modellen mittels statistischer Methoden, 52. Regelungstechnisches Kolloquium, Boppard, https://www.iosb.fraunhofer.de/?boppard, 2018
  5. David Arengas, Andreas Kroll: Removal of Insufficiently Informative Data to Support System Identification in MISO Processes, Proceedings of the 17th European Control Conference (ECC), 2842-2847, 2018
  6. Alexander Schrodt, Andreas Kroll: On Iterative Closed-Loop Identification Using Affine Takagi-Sugeno Models and Controllers, International Journal of Fuzzy Systems, 19, 6, 1978-1988, 10.1007/s40815-016-0290-x, https://link.springer.com/article/10.1007/s40815-016-0290-x, 2017
  7. Alexander Schrodt, Andreas Kroll: Zur regelungsorientierten Identifikation und driftkompensierenden Takagi-Sugeno-Fuzzy-Regelung, at - Automatisierungstechnik, 64, 4, 270 - 281, https://www.degruyter.com/view/j/auto, 2016
  8. Alexander Schrodt: Regelungsorientierte Identifikation affiner Takagi-Sugeno-Fuzzy-Modelle für Regler mit Driftkompensation, 50. Regelungstechnisches Kolloquium, Boppard, 50, 2016
  9. Alexander Schrodt, Andreas Kroll: Using an Iterative and Affine Closed-Loop Identification and Controller Design Scheme for Takagi-Sugeno Models, Proceedings of the 17th IFAC Symposium on System Identification (SysID), 362 - 367, doi:10.1016/j.ifacol.2015.12.154, 2015
  10. Alexander Schrodt, Andreas Kroll: Drift Term Compensating Control for Off-Equilibrium Operation of Nonlinear Systems with Takagi-Sugeno Fuzzy Models, Proceedings of the 14th European Control Conference (ECC), 392 - 397, 10.1109/ECC.2015.7330575, 2015
  11. Schrodt, Alexander, Kroll, Andreas: Zur Fuzzy-Clusterungs-basierten Identifikation eines Verbrennungsmotorkennfelds: Methodenvergleich und Parametrierungsstrategie, 21. Workshop Computational Intelligence, 47 - 60, Schriftenreihe des Instituts für Angewandte Informatik / Automatisierungstechnik, 2011
  12. Kroll, Andreas, Dürrbaum, Axel: On Control-specific Derivation of Affine Takagi-Sugeno Models from Physical Models: Assessment Criteria and Modeling Procedure, CICA 2011 IEEE Symposium on Computational Intelligence in Control and Automation, 23 - 30, https://www.ieee-ssci.org/, 2011
  13. Kroll, Andreas: Zur regelungsorientierten Ableitung von Takagi-Sugeno-Modellen, Automatisierungstechnik, 59, 12, 705 - 719, 10.1524/auto.2011.0964, https://www.oldenbourg-link.com/doi/abs/10.1524/auto.2011.0964, 2011
  14. Andreas Kroll, Samuel Soldan: On Data-driven Takagi-Sugeno Modelling of Heterogeneous Systems with Multidimensional Membership Functions, 18th World Congress of the International Federation of Automatic Control (IFAC), 14994-14999, https://www.ifac2011.org/, 2011
  15. Andreas Kroll, Axel Dürrbaum: Zur regelungsspezifischen Ableitung dynamischer Tagaki-Sugeno-Modelle aus rigorosen Modellen, 20. Workshop Computational Intelligence, 161 - 174, Schriftenreihe des Instituts für Angewandte Informatik / Automatisierungstechnik, 2010
  16. Andreas Kroll: Zur Modellierung unstetiger sowie heterogener nichtlinearer Systeme mittels Takagi-Sugeno-Fuzzy-Systemen, 20. Workshop Computational Intelligence, 64 - 79, Schriftenreihe des Instituts für Angewandte Informatik / Automatisierungstechnik, 2010