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