Fehlerdiagnose mit künstlichen neuronalen Netzen:
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| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Düsseldorf
VDI-Verl.
1997
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| Ausgabe: | Als Ms. gedr. |
| Schriftenreihe: | Verein Deutscher Ingenieure: [Fortschritt-Berichte VDI / 8]
632 |
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| Online-Zugang: | Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | Zugl.: Duisburg, Univ.-Gesamthochsch., Diss., 1997 |
| Beschreibung: | XI, 119 S. graph. Darst. |
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| adam_text | Titel: Fehlerdiagnose mit künstlichen neuronalen Netzen
Autor: Köppen-Seliger, Birgit
Jahr: 1997
FORTSCHRITT- BERICHTE VM Dipl.-Ing. Birgit Köppen-Seliger, M.S.E.E., Duisburg Fehlerdiagnese mit künstlichen neuronalen Netzen Reihe 8 : Meß-, Steuerungsund Regelungstechnik Nr. 632
V Inhaltsverzeichnis Vorwort III Nomenklatur VIII 1 Einleitung 1 1.1 Motivation der Arbeit ............................. 1 1.2 Stand der Forschung.............................. 3 1.3 Ziel der Arbeit ................................. 5 1.4 Gliederung der Arbeit ............................. 5 2 Problemformulierung und Definitionen 7 2.1 Systembeschreibung............................... 7 2.2 Fehlerdetektion und -Isolierung ........................ 8 2.3 Überblick über gängige Methoden der Residuengenerierung......... 9 2.4 Residuengeneratorschemen........................... 14 2.5 Überblick über gängige Methoden der Residuenauswertung......... 15 2.6 Problematik der Residuenauswertung..................... 17 2.7 Definitionen für die Fehlerdetektion und -Isolierung.............20 3 Grundlagen der künstlichen neuronalen Netze 25 3.1 Einführung und historische Entwicklung................... 25 3.2 Biologische Motivation künstlicher neuronaler Netze............. 26 3.3 Grundkonzept künstlicher neuronaler Netze ................. 28 3.3.1 Aktivierungsfunktionen......................... 30 3.3.2 Netztopologien............................. 31 3.3.3 Lernen in künstlichen neuronalen Netzen............... 32 3.3.4 Lernregel ................................ 33 3.3.5 Trainingsphasen und benötigte Datensätze.............. 34 3.4 Statische und dynamische neuronale Netze.................. 35 3.5 Künstliche neuronale Netze in der Fehlerdiagnose.............. 37
VI FEHLERDIAGNOSE MIT KÜNSTLICHEN NEURONALEN NETZEN 4 Residuengenerierung mit künstlichen neuronalen Netzen 39 4.1 Motivation.................................... 39 4.2 Strukturen zur Prozeßmodellierung......................40 4.3 Generierung von Trainingsdaten........................ 44 4.4 Radiale-Basisfunktionen (RBF) - Netze.................... 45 4.4.1 Training von RBF-Netzen.......................47 4.4.2 Multistep Localized Adaptive Learning (MLAL)...........47 4.4.3 Erweiterungen des RBF-Netzes und Verbesserungen des Trainings . 49 4.5 Vollständig rückgekoppelte neuronale Netze................. 53 4.5.1 Training des vollständig rückgekoppelten neuronalen Netzes .... 54 4.5.2 Verbesserungen des Trainingsverfahrens................ 57 5 Residuenauswertung mit künstlichen neuronalen Netzen 60 5.1 Motivation....................................60 5.2 Restricted-Coulomb-Energy (RCE) - Netze.................. 62 5.2.1 Training von RCE-Netzen....................... 65 5.2.2 RCE-Netz-Systeme........................... 66 5.3 Signalverarbeitung...............................66 6 Klassifizierung von Meßgrößen mit künstlichen neuronalen Netzen 71 6.1 Motivation.................................... 71 6.2 Kohonen-Karten ................................73 6.2.1 Training von Kohonen-Karten..................... 74 6.2.2 Kohonen-Karten zur Fehlererkennung.................75 7 Anwendungsergebnisse 79 7.1 Benchmark: Industrieller Antrieb....................... 79 7.1.1 Residuengenerierung mit RBF-Netzen................. 82 7.1.2 Residuengenerierung mit vollständig rückgekoppelten Netzen .... 86 7.1.3 Residuenauswertung mit RCE-Netzen................. 89 7.1.4 Meßwertklassifizierung mit RCE-Netzen ............... 91 7.1.5 Meßwertklassifizierung mit Kohonen-Karten.............93 7.2 Drei-Tank-System................................ 95 7.2.1 Residuengenerierung mit RBF-Netzen................. 96 7.2.2
Residuenauswertung mit RBF-Netzen................. 99 8 Zusammenfassung und Ausblick 102 A Herleitungen 105 A.l Herleitung zur Gewichtslernrate in Kapitel 4.4.3...............105
INHALTSVERZEICHNIS VII A. 2 Kombination von Real Time Recurrent Learning und Backpropagation through Time zur Berechnung der Fehlergradienten bezüglich der Gewichtsmatrix in Kapitel 4.5.1.............................106 B Parameter der Anwendungsbeispiele 108 B. l Benchmark: Industrieller Antrieb.......................108 B.2 Drei-Tank-System................................109 Literaturverzeichnis 110
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