Fuzzy-Modelle zur Systemidentifikation:
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| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Düsseldorf
VDI-Verl.
1997
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| Schriftenreihe: | Verein Deutscher Ingenieure: [Fortschritt-Berichte VDI / 8]
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| adam_text | Titel: Fuzzy-Modelle zur Systemidentifikation
Autor: Kortmann, Peter
Jahr: 1997
FORTSCHRITTBERICHTE VM Dipl.-Ing. Peter Kortmann, Witten Frazy-Modelle zur Systemidentifikation Reihe 8 : Meß-, Steuerungsund Regelungstechnik Nr. 647
V Inhaltsverzeichnis 1. Einleitung 1 2. Einführung in Fuzzy-Modelle 8 2.1. Unscharfe Mengentheorie 8 2.1.1. Unscharfe Mengen und Zugehörigkeitsfunktionen 8 2.1.2. Operatoren auf unscharfe Mengen 12 2.1.3. Erweiterungsprinzip und unscharfe Relationen 13 2.1.4. Linguistische Variablen und Werte 15 2.2. Regelbasierte Fuzzy-Systeme 16 2.2.1. Regelbasis 16 2.2.2. Fuzzy-Inferenzmaschine 18 2.3. Verschiedene Klassen von Fuzzy-Modellen 22 2.3.1. Analytische Modelle mit unscharfen Parametern 22 2.3.2. Regelbasierte Fuzzy-Modelle 23 2.3.3. Funktionale Fuzzy-Modelle nach Takagi und Sugeno 24 2.4. Fuzzy-Modelle zur Beschreibung dynamischer Systeme 28 2.5. Fuzzy-Modelle zur Systemregelung 31 2.6. Fuzzy-modellbasierter Fuzzy-Reglerentwurf 32 2.7. Zur Stabilität funktionaler Fuzzy-Modelle 35 3. Verfahren zur Strukturbestimmung und Parameteroptimierung bei Fuzzy-Modellen 38 3.1. Bestimmung der Fuzzy-Modellstruktur 3 9 3.1.1. Grid partition -Verfahren 39 3.1.2. Klassifizierungsverfahren 40 3.2. Least Squares -Schätzung der Konklusionsparameter 46 3.3. Optimierung der Prämissenparameter 47 4. Neue Ansätze zur Optimierung der Prämissenparameter basierend auf probabilistischen Verfahren 54 4.1. Das ALOPEX-Suchverfahren 55 4.2. Mutations-Selektions-Verfahren 56 4.2.1. Threshold accepting -Verfahren 57 4.2.2. Sintflutverfahren 58 4.3. Simulated annealing -Verfahren 58 4.4. Anwendung zur Parameteroptimierung bei Fuzzy-Modellen 60
VI 4.5. Beispiel 68 5. Ein neues Verfahren zur Strukturidentifikation bei Fuzzy-Modellen 75 5.1. Strukturtests 77 5.1.1. Anpassungsgütemaße 78 5.1.2. Statistische Strukturbewertungskriterien 79 5.2. Ein direktes Verfahren zur Bestimmung der Regelbasis 80 6. Praktische Erprobung 92 6.1. Implementierung unter MATLAB 92 6.1.1. Die Fuzzy-Logic-Toolbox (FLT) 92 6.1.2. Die neu entwickelte Fuzzy-Identifikations-Toolbox (FIT) 93 6.2. Einsatz des Regelselektionsverfahrens zur Systemidentifikation 95 6.2.1. Simulationsbeispiele 95 6.2.2. Lageregelung eines Flugmodells 101 6.2.3. Identifikation eines hydraulischen Vorschubantriebes 105 6.2.4. Identifikation eines Turbogeneratorsatzes 109 7. Zusammenfassung und Ausblick 113 Anhang 115 Al: Identifikationsergebnisse für die Simulationsbeispiele 115 A2: Identifikationsergebnisse für die Regelung eines Flugmodells 122 A3: Identifikationsergebnisse für den Versuchsstand Hydraulikzylinder 124 A4: Identifikationsergebnisse für den Turbogeneratorsatz 130 Literaturverzeichnis 134
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