Behandelt wird die Modellierung technischer Prozesse, die Signalprädiktion und Regelung mit Neuronalen Netzen. Künstliche Neuronale Netze (KNN) bieten eine Reihe von Eigenschaften, die sie für die Aufgabe der Prozeßmodellierung als eine geeignete Technik erscheinen lassen. KNN sind in der Lage, allein aus Beobachtungen des Prozesses dessen Verhalten anzunehmen, indem sie das Ein/Ausgangsverhalten kopieren. Die Vorteile der neuronalen Modellierungstechnik in Verbindung mit modellbasierten Reglerstrukturen können auch für die Prozeßregelung genutzt werden. Die Lernfähigkeit der Netze bietet die Grundlage für adaptive Regelsysteme. Die Modellierung, die Steuerung und die Regelung mit Neuronalen Netzen (Internal Model Control, Model Predictive Control) werden beschrieben. Eine Reihe von Anwendungen wird vorgestellt, z.B. KNN zur Vorhersage von Börsenkursen oder zur Prognostizierung von Frostwetterlagen, Anwendungen in der chemischen Industrie, im Bereich von Robotersteuerungen zur Positionierung. KNN lassen sich für nahezu alle Anwendungsfälle der Modellierung, Prädiktion und Regelung einsetzen. Ein Problem für die neuronale Modellierung entsteht, wenn es nicht möglich ist, Trainingsdaten gestreut über den gesamten Betriebsbereich zu gewinnen. Außerdem benötigen die KNN eine größere Anzahl von Parametern als konventionelle Regler, was von der Hardware einen großen Speicherausbau erfordert. Ein praktisches Beispiel ist angegeben.
Anwendungsstand Künstlicher Neuronaler Netze in der Automatisierungstechnik. Teil 2: Regelungs- und systemtechnische Anwendungen
Artificial neural networks: State of the art in automation. Part 2: Control and system applications
Automatisierungstechnische Praxis - atp ; 34 , 11 ; 640-645
1992
6 Seiten, 10 Bilder, 21 Quellen
Article (Journal)
German
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