Ein Beispiel wurde für eine direkte Vorsteuerung durch ein KNN (Künstliches Neuronales Netz) als Teil eines einfachen Regelkreises vorgestellt. Die Vorsteuerung hat z.B. die Aufgabe über einen weiten Drehzahl-Last-Bereich die Regelstrecke so zu beeinflussen, dass der Regelkreis nur geringe Regelabweichungen ausregeln muss. Eine konventionelle Lösung dieses Problems kann durch ein Rasterkennfeld über Drehzahl und Last dargestellt werden, dessen einzelne Werte durch einen Adaptionsalgorithmus modifiziert werden. Rasterkennfelder sind jedoch bzgl. der Anzahl der Eingänge stark beschränkt. Sollen mehr als zwei Einflussgrößen berücksichtigt werden. so kann dies nur mit massiv höherem Aufwand geschehen. KNN dagegen erlauben die Berücksichtigung von wesentlich mehr Eingangsgrößen. ohne dass sich dadurch die Aufgabe für den Anwender grundsätzlich verkompliziert. Die verschiedenen prinzipiell geeigneten KNN-Alternativen (MLP (Multi-Layer Perceptron), Lolimot, RBF (Radial Basis Function)) wurden hinsichtlich der Kriterien bewertet. Zur Erleichterung der Anwendung von KNN für den Applikationsingenieur wurde im Sinne eines Rapid-Prototyping-Systems eine Simulationsumgebung auf der Basis von Matlab erstellt. Mit diesem Programm können offline über aufgezeichnete Daten verschiedene KNN-Typen trainiert und analysiert werden. In Ergänzung zum Offline-Betrieb ist auch ein Online-Modus integriert, über den ein KNN im Rahmen der Simulationsumgebung mit aktuellen Daten aus dem Applikationssystem trainiert werden kann. Dies kann am Prüfstand oder auch im Fahrzeug erfolgen.
Online-Parameteradaption in Motorsteuerungen mit Künstlichen Neuronalen Netzen
2002
10 Seiten, 5 Bilder, 3 Tabellen, 2 Quellen
Aufsatz (Konferenz)
Deutsch
Online-Parameteradaption in Motorsteuerungen mit Kunstlichen Neuronalen Netzen
British Library Conference Proceedings | 2002
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