Produktionssteuerung auf der Grundlage Neuronaler Netze: untersucht am Beispiel der Zementindustrie
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| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Kaiserslautern
Univ. Kaiserslautern, Lehrstuhl für Produktionswirtschaft
1996
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9 |
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Datensatz im Suchindex
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| adam_text | Inhaltsverzeichnis 1
Inhaltsverzeichnis
Abbildungsverzeichnis 2
Tabellenverzeichnis 3
1. Problemstellung 4
2. Entwicklung und Optimierung der Neuronalen Netze für die
Rohmehlmischung 8
2.1 Grundlegungen 8
2.2 Technologische Realisierung 17
2.3 Vorgehensweise bei der Entwicklung Neuronaler Netze 26
2.4 Optimierung der Neuronalen Netze für die Rohmehlmischung 42
3. Konzeptidee des Software Systems RONN 51
3.1 Speicherung der Prozeßdaten 51
3.1.1 Hardware Konzept zur Kopplung von RONN und POLAB 51
3.1.2 Softwarekonzept für den Personal Computer 54
3.2 Funktionsumfang von RONN 55
3.2.1 Datentransfer zwischen RONN und dem Steuerungssystem POLAB 56
3.2.1.1 Weiterleitung der Prozeßdaten von POLAB an RONN 57
3.2.1.2 Weiterleitung der Steuerungsvorgaben von RONN an POLAB. 57
3.2.2 Bearbeitung und graphische Analyse der Datenbasis 58
3.2.3 Berechnung der Steuerungsvorgaben 59
3.2.4 Trainieren der Neuronalen Netze 59
3.2.5 Verwaltung der Datenbasis 60
3.2.5.1 Anlegen neuer Tabellen 60
3.2.5.2 Backup 61
4. Realisation des Softwaresystems RONN 62
4.1 Datenstruktur der RONN Datenbank 63
4.2 Funktionaler Aufbau des Softwaresystems RONN 65
4.2.1 Startmaske 65
4.2.2 Verbindung zu POLAB 67
4.2.3 Datenbasis bearbeiten 68
4.2.4 Rohmaterial Steuerung 73
4.2.5 Neutrainieren des Neuronalen Netzes 80
5. Ausblick 88
Literaturverzeichnis 92
Anhang 95
Anhang A: Bildschirmmasken im zusammenhängenden Überblick 96
Anhang B: Benutzerhandbuch 98
Abbildungsverzeichnis 2
Abbildungsverzeichnis
Abb. 1 Herstellungsprozeß 5
Abb. 2 Schematischer Aufbau eines Neurons 9
Abb. 3 Verlaufsformen gebräuchlicher Aktivierungsfunktionen 10
Abb. 4 Generelle Struktur eines Feed forward Netzes 11
Abb. 5 Generelle Struktur eines ungeschichteten, vollständig verbundenen
Feed back Netzes 12
Abb. 6 Bestimmungsfaktoren des Netztyps bei geschichteten Netzen 15
Abb. 7 Teil 1: Softwaresysteme zur Simulation Neuronaler Netze 23
Abb. 7 Teil 2: Softwaresysteme zur Simulation Neuronaler Netze 24
Abb. 7 Teil 3: Softwaresysteme zur Simulation Neuronaler Netze 25
Abb. 8 Ablaufdiagramm zur Vorgehensweise bei der Entwicklung
Neuronaler Netze 27
Abb. 9 Typische Fehlerverläufe für Trainings und Testdaten 39
Abb. 10 Struktur des verwendeten Jordan Netzes 44
Abb. 11 MSE der Versuchsreihen Rl, R2 und V5 zur Steuerung der Rohmaterial¬
zufuhr in Abhängigkeit der Neuronenzahl in der verborgenen Schicht 45
Abb. 12 MSE der Versuchsreihen VI bis V5 zur Steuerung der Rohmaterial¬
zufuhr in Abhängigkeit der Neuronenanzahl in der verborgenen Schicht 49
Abb. 13 MSE der Versuchsreihen V5 und V6 bis V10 in Abhängigkeit der
Neuronenanzahl in der verborgenen Schicht 50
Abb. 14 Idealfall der Datenhaltung mit einer SQL Datenbank auf POLAB Rechner. 52
Abb. 15 Realisierte Struktur der Datenbank auf dem PC 53
Abb. 16 Hardware und Software Struktur auf dem PC 54
Abb. 17 Idealfall in Verbindung mit MIS 56
Abb. 18 Startmaske 66
Abb. 19 Informationsmaske 66
Abb. 20 Masken zur Datenbankbearbeitung und zum Neuanfügen von Datensätzen.. 69
Abb. 21 Maske zum Entlöschen von Datensätzen 71
Abb. 22 Masken zur graphischen Darstellung der Datenbasis 72
Abb. 23 Maske zur Berechnung der Steuerungsvorgaben für die Rohmehlmischung. 74
Abb. 24 Beispielrechnung für das Integrieren des Dämpfungsfaktors mit
Dämpfungsfaktor = 3 75
Abb. 25 Vergleich von Steuerungsvorgabe und tatsächlich gefahrenen Anteilen
vom 12.04.1996, 2:19 bis 14.04.1996, 15:48 77
Abb. 26 Algorithmus zur Berechnung der Mischungsanteile 79
Abb. 27 Masken für das Neutrainieren der Neuronalen Netze 80
Abb. 28 Training eines dreischichtigen Backpropagation Netzes 83
Abb. 29 Algorithmus zum Training der Neuronalen Netze im Ãœberblick 84
Abb. 30 Algorithmus zum Training des Neuronalen Netzes im Detail 85
Abb. 31 Netzstruktur des Steuerungsnetzes 86
Abb. 32 Steuerung der Kratzer durch POLAB 88
Abb. 33 Eigenentwicklung auf dem POLAB Rechner 89
Abb. 34 Steuerung der Kratzer durch RONN 90
Tabellenverzeichnis 3
Tabellenverzeichnis
Tab. 1 Teil 1: Ausschnitt aus der Trainingsdatenbasis für Jordan Netze 43
Tab. 1 Teil 2: Ausschnitt aus der Trainingsdatenbasis für Jordan Netze 44
Tab. 2 Teil 1: Ausschnitt aus der Trainingsdatenbank für Backpropagation Netze.. 47
Tab. 2 Teil 2: Ausschnitt aus der Trainingsdatenbank für Backpropagation Netze ..48
Tab. 3 Aufstellung der statistischen Kennzahlen für V5 mit acht Neuronen 49
Tab. 4 Interner Tabellenaufbau der RONN Datenbank 64
Tab. 5 Reihenfolge der Werte in den von POLAB übertragenen Dateien 69
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