Nichtlineare Regelungen erfordern den Einsatz interpolierender Elemente zur Repräsentation von Strecken- und/oder Reglerverhalten. Künstliche neuronale Netze haben sich als prinzipiell geeigneter Ansatz hierzu erwiesen, sind aber aufgrund ihres großen Ressourcenbedarfs ungeeignet für Applikationen, in denen nur einfache Rechnersysteme eingesetzt werden können. Dies ist bei Systemen in der Kraftfahrzeugtechnik der Fall. Delaunay-Netze, die in diesem Beitrag vorgestellt werden, stellen für niedrigdimensionale Problemstellungen eine Alternative dar. Es wird ein Algorithmus zur datengetriebenen Erstellung solcher Netze angegeben und in die aktuellen Arbeiten zur Generierung problemangepaßter Modellstrukturen eingeordnet. Die mit dem vorgeschlagenen Verfahren erzielten Ergebnisse werden anhand eines vereinfachten Motormomentmodells erläutert.
Datengetriebene Modellierung nichtlinearer Strecken mit Delaunay-Netzen
Data-driven modelling of nonlinear plants using Delaunay networks
Automatisierungstechnik - at ; 45 , 5 ; 236-244
1997
9 Seiten, 3 Bilder, 1 Tabelle, 22 Quellen
Article (Journal)
German
TIBKAT | 2021
|Datengetriebene automatisierte Diagnose Applikations Validierung
Automotive engineering | 2015
|