Adaptive Steuerungen: Fuzzy Control im Vergleich zu Regelungstechnik und neuronalen Netzen
Gespeichert in:
| 1. Verfasser: | |
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| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Sankt Augustin
Infix
1995
|
| Schriftenreihe: | Dissertationen zur künstlichen Intelligenz
94 |
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | Zugl.: Bonn, Univ., Diss., 1995 |
| Beschreibung: | XII, 168 S. |
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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
SYSTEMIDENTIFLKATION
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
.
21
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
II
INHALTSVERZEICHNIS
2.3.6
EIGENSCHAFTEN
VON
FUZZY-STEUERUNGEN
.
57
2.3.7
DESIGNPRINZIPIEN
FUER
FUZZY-STEUERUNGEN
.
58
2.4
DIE
ANSAETZE
IM
VERGLEICH
.
60
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
.
78
3.4
GENETISCHE
ALGORITHMEN
UND
FUZZY-STEUERUNGEN
.
81
4
ADAPTIVE
FUZZY-REGELTABELLEN
83
4.1
DIE
FUZZY-REGELTABELLE
.
84
4.1.1
REGELTABELLE
ALS
FUZZY-STEUERUNG
.
87
4.1.2
ZUGEHOERIGKEITSFUNKTIONEN
.
88
4.1.3 INFERENZ
UND
DEFUZZIFIZIERUNGSFUNKTION
.
91
4.2
DER
ALGORITHMUS
FC
.
93
4.2.1
SKALIERUNG
.
95
4.2.2
BEWERTUNGSFUNKTION
.
96
4.2.3
STARTZUSTAENDE
.
96
4.2.4
WANN
IST
DIE
KONTROLLAUFGABE
ERFUELLT?
.
97
4.2.5
OPTIMALE
REGELTABELLE
BESTIMMEN
.
97
4.2.6
INFERENZBEDEUTUNG
.
100
4.2.7
DER
VERFEINERUNGSSCHRITT
.
101
4.2.8
LOKALE
MINIMA
.
105
4.2.9
KOMPLEXITAET
.
106
4.3
DEKOMPOSITION
.
107
4.3.1
PARALLELE
DEKOMPOSITION
.
107
4.3.2
HIERARCHISCHE
DEKOMPOSITION
.
108
4.4
PARALLELES
VERSUS
SUKZESSIVES
TRAINING
.
109
4.5
KOMPOSITION
.
110
4.6
INTERPRETATION
VON
REGELTABELLEN
.
112
4.6.1
METAREGELN
.
112
INHALTSVERZEICHNIS
III
4.6.2
SYMMETRIE
.
114
4.6.3
REKONSTRUKTION
DER
KONKLUSIONEN
.
115
4.6.4
GENERIERUNG
DER
METAREGELMENGE
.
115
4.6.5
TERMINIERUNG
.
119
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
166 |
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