Einsatz von Fuzzy-Logik in lernfähigen digitalen Regelsystemen:
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| Format: | Abschlussarbeit Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Düsseldorf
VDI-Verl.
1995
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| Ausgabe: | Als Ms. gedr. |
| Schriftenreihe: | Verein Deutscher Ingenieure: [Fortschritt-Berichte VDI / 8]
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| adam_text | Titel: Einsatz von Fuzzy-Logik in lernfähigen digitalen Regelsystemen
Autor: Pfeiffer, Bernd-Markus
Jahr: 1995
Pfeiffer: Einsatz von Fuzzy-Logik in lernfähigen digitalen Regelsystemen V Inhaltsverzeichnis Verzeichnis der wichtigsten Formelzeichen..............................VII 1 Einleitung................................................... 1 2 Grundbegriffe der Fuzzy-Logik.................................... 5 2.1 Scharfe und unscharfe Mengen................................. 5 2.2 Elementare Mengenoperationen................................. 7 2.3 Verallgemeinerung des Modus ponens............................ 8 2.3.1 Fuzzy-Relationen ....................................... 11 2.3.2 Fuzzy-Inferenz ......................................... 13 3 Analyse von Fuzzy-Regelungen.................................... 14 3.1 Anschauliche Darstellung der Arbeitsweise......................... 14 3.2 Vereinfachte Realisierung..................................... 15 3.3 Übertragungsverhalten....................................... 16 3.4 CoS- (Center of Singletons) Algorithmus.......................... 27 3.4.1 Herleitung ............................................ 28 3.4.2 Implementierung........................................ 29 3.5 Kriterien zum erfolgreichen Einsatz.............................. 33 3.5.1 Eine Literaturstudie...................................... 34 3.5.2 Schlußfolgerungen....................................... 37 4 Selbsteinstellung klassischer Regler mit Fuzzy-Logik..................... 41 4.1 Konzeption und simulative Erprobung........................... 41 4.1.1 Spezifikation .......................................... 42 4.1.2 Merkmalsextraktion und Formulierung der Fuzzy-Wissensbasis ....... 43 4.1.3 Implementierung in Matlab ................................ 47 4.1.4 Simulationsstudien ...................................... 47 4.2 Anwendungsbeispiele ....................................... 50 4.2.1 Drehzahlregelung ....................................... 51 4.2.2 Durchflußregelung mit elektropneumatischem
Stellventil............ 52 4.2.3 Einstellung von Antriebsreglern im industriellen Einsatz ............ 53 4.3 Vergleich mit bekannten numerischen Verfahren auf der Basis identifizierter Prozeßmodelle............................................ 55 4.3.1 Identifikation im geschlossenen Regelkreis...................... 55 4.3.2 Automatischer Reglerentwurf............................... 56 4.3.3 Vergleichsergebnisse..................................... 58 4.4 Variationen des Einstellverfahrens .............................. 60 4.4.1 Wissensbasis für Überschwingfreies Einregeln ................... 61 4.4.2 Wissensbasis für Regler mit D-Anteil ......................... 64 4.4.3 Überwachung stochastisch gestörter Regelkreise am Beispiel eines kaskadengeregelten Gleichstrommotors ........................... 67 4.5 Automatische Wissensakquisition ............................... 75
VI 5 Qualitative Modellbildung........................................ 77 5.1 Identifikation von Fuzzy-Regeln aus Lemdaten...................... 78 5.1.1 Überblick der Fuzzy-Identifikationsverfahren.................... 78 5.1.2 Der Identifikations-Algorithmus für CoS-Fuzzy-Systeme............ 80 5.1.3 Anwendung: Identifikation von nichtlinearen dynamischen Systemen erster Ordnung ........................................ 81 5.2 Neuro-Fuzzy: Zusammenhang mit Approximationstheorie und neuronalen Netzen ................................................. 85 5.2.1 Das Approximations-Problem............................... 87 5.2.2 Training von RBF-Netzen ................................. 89 5.2.3 Äquivalenzbeziehung..................................... 90 5.2.4 Ausblick ............................................. 93 6 Synthese von Fuzzy-Regelungen................................... 95 6.2 Imitation klassischer Regler ................................... 96 6.2.1 Anwendungsbeispiel Ladedruckregelung eines Turbodieselmotors......102 6.3 Fallstudie Druckstoßminderung in Abfüllanlagen.....................104 6.3.1 Modellbildung einer Abfüllanlage............................105 6.3.2 Druckstoßverminderung durch Eingriff in die Ablaufsteuerung........108 6.3.3 Druckstoßverminderung durch Eingriff in den Druckregelkreis........110 6.3.4 Zusammenfassung.......................................113 7 Pilotstudie Gebläseregelung ......................................114 7.1 Prozeßbeschreibung.........................................114 7.2 Selbsteinstellung eines klassischen PI-Reglers mit Fuzzy-Logik ..........116 7.4 Synthese unscharfer Regelstrategien .............................121 7.4.1 Imitation menschlicher Bediener.............................122 7.4.2 Imitation klassischer Regler................................123 7.4.3 Fuzzy-gesteuerte Adaption als qualitative Ein/Ausgangs-Linearisierung . 125 7.5 Vergleichende
Wertung ....... 127 8 Zusammenfassung und Ausblick ...................................128 A Anhang ....................................................131 Al Gesetze der Booleschen Algebra................................131 A2 Dokumentation der erstellten Matlab Fuzzy-Tools....................132 Literatur......................................................136 Einleitung und Grundbegriffe der Fuzzy-Logik .........................136 Analyse von Fuzzy-Reglern.......................................137 Selbsteinstellung klassischer Regler mit Fuzzy Logik.....................139 Qualitative Modellbildung........................................141 Synthese von Fuzzy-Regelungen ...................................144 Pilotstudie Gebläseregelung.......................................145 Studien- und Diplomarbeiten......................................145
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