Neuro-Fuzzy: Grundlagen und Anwendungen in der industriellen Automatisierung ; mit 18 Tabellen und 114 Literaturstellen
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| Language: | German |
| Published: |
Renningen-Malmsheim
expert-Verl.
1995
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7 |
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EINFUEHRUNG IN NEURO-FUZZY
IN DER INDUSTRIELLEN AUTOMATISIERUNG
K. W. BONFIG
2 UEBERBLICK, GRUNDLAGEN UND MOEGLICHKEITEN
VON NEURO-FUZZY
K. W. BONFIG
4
2.1 GRUNDLAGEN DER THEORIE DER FUZZY-LOGIK
5
2.2.1 WAS SIND FUZZY-SETS ? 5
2.2
NEURONALE NETZE. EIN UEBERBLICK
10
2.2.1
NEURONEN
11
2.2.2 AUFBAU UND ARCHITEKTUR NEURONALER NETZE
12
2.2.3
TYPEN DER NEURONALEN NETZE
16
2.2.4
DAS LERNEN IN NEURONALEN NETZEN
20
2.2.5 LERNALGORITHMUS DES PERZEPTRONS
22
2.3 NEURO-FUZZY - INTEGRATION VON FUZZY-LOGIK UND
NEURONALEN NETZEN 26
2.3.1 FUZZY-NEURONEN
26
2.3.2
WIE LERNEN NEURONALE-FUZZY NETZE
32
2.4 LITERATUR
39
3 NEURO-FUZZY MODELLE ZUR DATENANALYSE
UND STEUERUNG 40
S. K. HALGAMUGE, M. GLESNER
3.1 EINFUEHRUNG 40
3.2 VERWENDETE FUZZY- UND NEURONALE MODELLE IN NEURO-FUZZY
SYSTEMEN 41
3.2.1 ALTERNATIVE FUZZY MODELLE IN NEURO-FUZZY SYSTEMEN 41
3.2.2 NEURONENMODELLE 43
3.2.3 LERNALGORITHMEN IN NEURO-FUZZY SYSTEMEN 43
3.3 FUZZY SYSTEME ALS VORWAERTSGERICHTETE (RUECKKOPPLUNGSFREIE)
NEURONALE NETZE 44
3.3.1 REGELNEURONEN 45
3.3.2 ZUGEHOERIGKEITSFUNKTIONEN 45
3.3.3 ZUGEHOERIGKEITSFUNKTIONEN FUER DIE KONKLUSIONEN DER REGELN 47
3.3.4 DEFUZZIFIZIERUNG 47
3.3.5 METHODEN ZUR EXTRAKTION VON REGELN 49
3.4 EINGANGSRAUMAUFTEILUNG ZUR ERZEUGUNG VON FUZZYSYSTEMEN 51
3.4.1 FUZZY MIN-MAX KLASSIFIKATOREN 52
3.5 AEQUIVALENTE NEURONALE NETZE ZU TSK FUZZY SYSTEMEN 53
3.5.1 NARA ARCHITEKTUR 53
3.5.2 ZUSAMMENHANG MIT RBFN 54
3.6 AEQUIVALENTE NEURONALE NETZE ZU FUNE I FUZZYSYSTEMEN 56
3.7 AEQUIVALENTE NEURONALE NETZE ZU MAMDANI -FUZZY-CONTROLLERN 57
3.8 AEQUIVALENTE NEURONALE NETZE ZU KLASSIFIKATIONS-FUZZY-SYSTEMEN 59
3.9 ZUSAMMENFASSUNG 59
3.10 LITERATURVERZEICHNIS 60
4 NEURO-FUZZY IN DER VERFAHRENSTECHNIK UND ANALYTIK 64
W. BABEL
4.1 EINLEITUNG 64
4.2 KLAERANLAGE 65
4.2.1 NITRIFIKATION 66
4.2.2 DENITRIFIKATION 66
4.2.3 STEUERUNG DER NITRIFIKATION UND DENITRIFIKATION 66
4.3 NEURO-FUZZY 68
4.3.1 NEURONALE NETZWERKE 69
4.3.2 FUZZY - SYSTEME 74
4.4 ANALYSEPARAMETER FUER DIE WASSERQUALITAET 76
4.4.1 TRUEBUNG 77
4.4.2 PH UND REDOX 82
4.5 ERKENNUNG DES NITRATGEHALTES MIT NEURO-FUZZY 85
4.6 ZUSAMMENFASSUNG 88
4.7 LITERATUR 89
5 NEURONALE FUZZY EXPERTENSYSTEME 90
F. ALIEW
5.1 ALLGEMEINE NEURONALE EXPERTENSYSTEME 90
5.1.1 NEURONALES EXPERTENSYSTEM IN DER MEDIZIN 90
5.1.2 NEURONALES EXPERTENSYSTEM MIT TASCHENALGORITHMUS 92
5.1.3 INDUSTRIECONTROLLER MIT IMPLEMENTIERTEN NEURONALEN
EXPERTENSYSTEMEN 94
5.2 NEURO-FUZZY-EXPERTENSYSTEME 98
5.2.1 ALLGEMEINE NEURONALE FUZZY-EXPERTENSYSTEME 98
5.2.2 NEURO-FUZZY - NETZ FUER EINE TEMPERATURSTEUERUNG 100
5.2.3 NEURO-FUZZY - SYSTEM EINER RAFFINERIE 103
4 NEURO-FUZZY - SYSTEM FUER EINE MISCHANLAGE 109
5 NEURO-FUZZY FUER OPTIMIERUNGSZWECKE 110
6 NEURO-FUZZY TOOLS 111
7 NEURO-FUZZY BEI UNBEKANNTEN SYSTEMEN 112
LITERATUR 114
NEURO-FUZZY OPTIMIERT DIE ZELLSTOFFKOCHUNG
PRAKTISCHE ERFAHRUNGEN UND ERGEBNISSE 115
H. FURUMOTO
EINLEITUNG 115
DIE TECHNOLOGIE DER ZELLSTOFFPRODUKTION 115
FUZZY CONTROL OPTIMIERT DEN STEUERRAUM DER ZELLSTOFFKOCHUNG 116
1 WAS IST DAS ZIEL DER PROZESSFUEHRUNG MIT FUZZY CONTROL? 116
2 WELCHE AUFGABEN LOEST FUZZY CONTROL IN DER KOCHEREI? 116
3 WELCHE PROZESSGROESSEN WERDEN ALS EINGAENGE BENUTZT? 117
4 WELCHE PROZESSGROESSEN WERDEN MIT FUZZY CONTROL BEEINFLUSST,
WAS WIRD DADURCH ERREICHT? 117
5 WIE ARBEITET FUZZY CONTROL? 118
AUFSTELLEN DER REGELBASIS 120
1 PRODUKTIONSREGELN - BASIS DER FUZZY CONTROL 120
2 DEFINIEREN DER ZUGEHOERIGKEITSFUNKTIONEN 121
3 AUFSTELLEN DER N-DIMENSIONALEN AKTIONSMATRIZEN 121
4 ALLGEMEINE VORGEHENSWEISE BEIM ERSTELLEN DER AKTIONSMATRIX 128
5 AUFSTELLEN DER FUZZY REGELN 129
ERFAHRUNGEN BEI DER INBETRIEBNAHME 130
WIRTSCHAFTLICHER NUTZEN VON FUZZY CONTROL BEI DER
ZELLSTOFFKOCHUNG 131
NEURONALE NETZE BESTIMMEN DEN ABBRUCHZEITPUNKT DER
ZELLSTOFFKOCHUNG 131
ZUSAMMENFASSUNG 134
LITERATURVERZEICHNIS 134
NEURO-FUZZY IN DER PROZESSAUTOMATISIERUNG 135
T. MARTINETZ, J. HOLLATZ
EINLEITUNG 135
NEURO-FUZZY MIT RADIALEN BASISFUNKTIONEN 136
1 NETZWERKE AUS RADIALEN BASISFUNKTIONEN 137
2 AEQUIVALENZ VON RBF-NETZEN UND FUZZY-INFERENZSYSTEMEN 137
BESTIMMUNG VON WALZKRAEFTEN MIT NEURO-FUZZY 139
ZUSAMMENFASSUNG 143
LITERATUR 144
8
INDUSTRIELLE
ANWENDUNGEN VON NEURONALEN NETZEN
UND NEURO-FUZZY 145
K. EDER, G. KRATZER
8.1 ANWENDUNGEN IN DER PROZESSSTEUERUNG 147
8.1.1 SORTIEREN, POSITIONIEREN 147
8.1.2 PROZESSIDENTIFIKATION, MODELLBILDUNG, SIMULATION 149
8.1.3 LERNFAEHIGE, ADAPTIVE REGLER 151
8.2 QUALITAETSUEBERWACHUNG 154
8.2.1 OPTISCHE INSPEKTION 155
8.2.2 KLASSIFIKATION ANHAND ABGELEITETER UND ANDERER MERKMALE 155
8.2.3 DIAGNOSE ANHAND DER DYNAMISCHEN VERLAEUFE VON MERKMALEN 156
8.2.4 EINE BEISPIELAPPLIKATION: DIE OPTISCHE LNSPEKTION VON
GLASROEHRCHEN 157
8.3 MAN-MACHINE-INTERFACE 158
8.3.1 SPRACHVERARBEITUNGSSYSTEM SPINA 159
8.3.2 ASSOZIATIVE WORTVERARBEITUNG 159
8.4 AUSBLICK 163
8.5 LITERATUR 164
9 NEURO-FUZZY: ALGORITHMEN UND ANWENDUNGEN 165
M. FOCHEM, C. KASPER, R. WEBER
9.1 EINLEITUNG 165
9.2 GRUNDLAGEN DER NEURONALEN NETZE UND
DER FUZZY TECHNOLOGIEN 165
9.2.1 GRUNDLAGEN DER NEURONALEN NETZE 166
9.2.2 GRUNDLAGEN VON FUZZY-ANSAETZEN ZUR DATENANALYSE 171
9.3 ALGORITHMEN UND ANWENDUNGEN VON NEURO-FUZZY SYSTEMEN 175
9.3.1 UEBERBLICK UEBER NEURO-FUZZY ANSAETZE 175
9.3.2 VORSTELLUNG DES FUZZY KOHONEN NETZES 178
9.4 ANWENDUNG EINES NEURO-FUZZY SYSTEMS ZUR DATENANALYSE
IN DER AKUSTISCHEN QUALITAETSKONTROLLE 181
9.4.1 PROBLEMSTELLUNG BEI DER AKUSTISCHEN QUALITAETSKONTROLLE
VON FLIESEN 181
9.4.2 UMSETZUNG MIT DATAENGINE 182
9.4.2.1
MERKMALSFINDUNG UND LERNPHASE 182
9.4.2.2
LABELING 184
9.4.2.3
KLASSIFIKATION 185
9.5 LITERATURVERZEICHNIS 185
SACHREGISTER 187
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