Adaptive Steuerungen: Fuzzy Control im Vergleich zu Regelungstechnik und Neuronalen Netzen
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1994
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| Beschreibung: | Bonn, Univ., Diss., 1994 |
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INHALTSVERZEICHNIS
1 EINLEITUNG 1
1.1 LERNEN UND KUENSTLICHE INTELLIGENZ. 1
1.2 INTELLIGENTE STEUERUNG DYNAMISCHER SYSTEME. 3
1.3 UEBERBLICK. 3
1.4 DANKSAGUNG. 5
2 ANSAETZE ZUR SYSTEMIDENTIFIKATION 6
2.1 REGELUNGSTECHNIK. 6
2.1.1 EINFUEHRUNG. 6
2.1.2 LINEARISIERUNG DER SYSTEMBESCHREIBUNG. 9
2.1.3 NICHTLINEARE REGLER. 11
2.1.4 BESTIMMUNG DES UEBERTRAGUNGSVERHALTENS . 11
2.1.5 SYSTEMBESCHREIBUNG IM FREQUENZBEREICH. 13
2.1.6 UEBERTRAGUNGSGLIEDER UND TYPISCHE REGLERARTEN.13
2.1.7 ZUM EFFEKT VON P-, I- UND D-GLIEDERN. 15
2.1.8 STABILITAET LINEARER UEBERTRAGUNGSGLIEDER. 19
2.1.9 STABBALANCIEREN. 19
2.1.10 KONSTRUKTION DES REGLERS.22
2.2 NEURONALE NETZE .23
2.2.1 AUFBAU UND ARBEITSWEISE NEURONALER NETZE.23
2.2.2 LERNPARADIGMEN .26
2.2.3 BACKPROPAGATION.27
2.2.4 REINFORCEMENT LEARNING.29
2.2.5 SELBSTORGANISIERENDE KARTEN .34
2.3 FUZZY-LOGIK UND FUZZY-CONTROL.39
2.3.1 EINFUEHRUNG.39
2.3.2 FUZZY-SET-THEORIE .41
2.3.3 FUZZY-LOGIK.49
2.3.4 FUZZY-LOGIK VERSUS WAHRSCHEINLICHKEITSTHEORIE .51
2.3.5 FUZZY-STEUERUNGEN.53
BIBLIOGRAFISCHE INFORMATIONEN
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II
INHALTSVERZEICHNIS
2.3.6 EIGENSCHAFTEN VON FUZZY-STEUERUNGEN.57
2.3.7 DESIGNPRINZIPIEN FUER FUZZY-STEUERUNGEN.5G
2.4 DIE ANSAETZE IM VERGLEICH . GG
2.4.1 FUZZY-STEUERUNGEN UND NEURONALE NETZE.60
2.4.2 FUZZY-STEUERUNG UND PI-REGLER.61
2.4.3 CHAOTISCHES VERHALTEN DYNAMISCHER SYSTEME.64
2.4.4 SCHLUSSBETRACHTUNG. 65
3 ANSAETZE FUER ADAPTIVE FUZZY-STEUERUNGEN
67
3.1 SELF-ORGANIZING CONTROLLER. 68
3.2 NEURO-FUZZY-ANSAETZE.
72
3.2.1 REINFORCEMENT LERNEN FUER FUZZY-STEUERUNGEN. 73
3.2.2 COMPETETIVE LEARNING UND RULE CLUSTERING. 75
3.2.3 TEMPORAL BACKPROPAGATION. 76
3.3 GRADIENTENABSTIEGSVERFAHREN. JG
3.4 GENETISCHE ALGORITHMEN UND FUZZY-STEUERUNGEN .81
4 ADAPTIVE FUZZY-REGELTABELLEN
4.1 DIE FUZZY-REGELTABELLE. 84
4.LI REGELTABELLE ALS FUZZY-STEUERUNG. G7
4.1.2 ZUGEHOERIGKEITSFUNKTIONEN . 88
4.1.3 INFERENZ- UND DEFUZZIFIZIERUNGSFUNKTION .91
4.2 DER ALGORITHMUS FC.
4.2.1 SKALIERUNG.
4.2.2 BEWERTUNGSFUNKTION. GG
4.2.3 STARTZUSTAENDE. GG
4.2.4 WANN IST DIE KONTROLLAUFGABE ERFUELLT? .97
4.2.5 OPTIMALE REGELTABELLE BESTIMMEN .
4.2.6 INFERENZBEDEUTUNG.
10G
4.2.7 DER VERFEINERUNGSSCHRITT. JQJ
4.2.8 LOKALE MINIMA. INR
4.2.9 KOMPLEXITAET .
4.3 DEKOMPOSITION.
4.3.1 PARALLELE DEKOMPOSITION. 1Q7
4.3.2 HIERARCHISCHE DEKOMPOSITION.
108
4.4 PARALLELES VERSUS SUKZESSIVES TRAINING. IGG
4.5 KOMPOSITION .
4.6 INTERPRETATION VON REGELTABELLEN .
112
4.6.1 METAREGELN. 110
INHALTSVERZEICHNIS
M
4.6.2 SYMMETRIE .
4.6.3 REKONSTRUKTION DER KONKLUSIONEN.115
4.6.4 GENERIERUNG DER METAREGELMENGE.115
4.6.5 TERMINIERUNG . . . .HG
4.6.6 AEQUIVALENZ VON REGELTABELLE UND METAREGELBASIS .119
4.6.7 SEMANTIK DER METAREGELN .120
5 SIMULATIONSBEISPIELE 124
5.1 STABBALANCIEREN.124
5.1.1 SIMULATIONSGLEICHUNGEN .125
5.1.2 STEUERUNG.126
5.2 TRUCK-BACKER-UPPER-PROBLEM.131
5.2.1 SIMULATIONSGLEICHUNGEN .131
5.2.2 STEUERUNG.132
5.3 MONDLANDUNG.136
5.3.1 SIMULATIONSGLEICHUNGEN .136
5.3.2 STEUERUNG.138
5.4 ROBOTERSTEUERUNG.141
5.4.1 ROBOTERMECHANISMEN UND ROBOTERSTEUERUNG .141
5.4.2 INVERSE KINEMATIK.142
5.4.3 SIMULATIONSGLEICHUNGEN .143
5.4.4 ROBOTERARM OHNE BASISARMGLIED .144
5.4.5 ROBOTERARM MIT BASISARMGLIED.146
6 BEWERTUNG DES VERFAHRENS 151
6.1 VERGLEICH MIT ANDEREN ANSAETZEN.151
6.2 LINEARITAET UND NICHTLINEARITAET.153
6.3 ZUR QUALITAET DER REGELTABELLEN.154
6.4 FUZZY-STEUERUNGEN UND FUZZY-LOGIK.155
7 ZUSAMMENFASSUNG UND AUSBLICK 157
LITERATURVERZEICHNIS 159
INDEX
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