In der Kraftfahrzeugindustrie finden neuronale Netze zur Steuerung hochkomplexer Regelungsprozesse in Fahrzeugprüfständen ihre Anwendung. Bei komplizierten Regelungen müssen Störgrößen durch den Menschen nachgeregelt werden. Um diese chaotischen Prozesse der Automatisierungstechnik beherrschbar zu machen, setzt man neuronale Netze zur Nachregelung ein. Sie können anhand relevanter Bestandteile großer Datenmengen lernen, wie das gestellte Problem zu lösen ist. Bei der Fahrzeugprüfung auf dem Rollenprüfstand sind die Randbedingungen die, die klassische Regelungstheorien überfordern. Hier sollen sich zukünftig Regler automatisch an die Änderung des Gesamtsystems anpassen. Neuronale Testfahrer nähern sich durch Probieren und Irren mit Lernerfolg ihrem Ziel. Die Simulation dieser technischen Prozesse erfolgt ohne algorithmische Beschreibung.


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    Titel :

    Neuronale Netze beherrschen hochkomplexe Regelungssysteme. Selbstlernende, nicht algorithmische Regler für einen Fahrzeugprüfstand


    Weitere Titelangaben:

    High feedback-control-systems are dominated by neural networks


    Beteiligte:
    Geiger, H. (Autor:in) / Böller, D. (Autor:in) / Butz, D. (Autor:in)

    Erschienen in:

    Elektronik, München ; 40 , 14 ; 83-94


    Erscheinungsdatum :

    1991


    Format / Umfang :

    8 Seiten, 8 Bilder, 9 Quellen



    Medientyp :

    Aufsatz (Zeitschrift)


    Format :

    Print


    Sprache :

    Deutsch




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