Neuronale Netze zur Regelung verfahrenstechnischer Anlagen:
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| Format: | Abschlussarbeit Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Aachen
Shaker
1997
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| Ausgabe: | Als Ms. gedr. |
| Schriftenreihe: | Schriftenreihe des Lehrstuhls für Anlagensteuerungstechnik der Universität Dortmund
Bd. 97,4 |
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| Beschreibung: | V, 131 S. graph. Darst. |
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| adam_text | SCHRIFTENREIHE DES LEHRSTUHLS FUER ANLAGENSTEUERUNGSTECHNIK DER
UNIVERSITAET DORTMUND (PROF.-DR. SEBASTIAN ENGEL) BAND 4/97 ANDREAS
DRAEGER NEURONALE NETZE ZUR REGELUNG VERFAHRENSTEC HNISCHER ANLAGEN D
290 (DISS. UNIVERSITAET DORTMUND) SHAKER VERLAG AACHEN 1997 INHALT III
INHALT 1 EINLEITUNG 2 NEURONALE NETZE 2.1 HISTORISCHER HINTERGRUND 2.1.1
NEURONENMODELL 2.1.2 EINFACHE LERNREGELN 2.2 FEEDFORWARD-TOPOLOGIE 2.3
EINSATZ NEURONALER NETZE IN DER AUTOMATISIERUNGSTECHNIK 2.3.1
KLASSIFIKATOREN IASSOZIATIVSPEICHER 2.3.2 PROZESSREGELUNG 3
TRAININGSMETHODEN FUER FEEDFORWARD-NETZE 3.1 GEWICHTSANPASSUNG MITTELS
BACKPROPAGATION 3.1.1 LERNRATENADAPTION 3.2 GENETISCHE ALGORITHMEN 3 2.1
ANPASSUNG DER GEWICHTE MIT GENETISCHEN ALGORITHMEN 3.2.2 ANPASSUNG DA
AKTIVIERUNGSFUNKTIONEN MITTELS GENETISCHER ALGORITHMEN POPUIALONSGROESSE
3.3 PARALLELISIERUNG DES NETZTRAININGS 3.3.1 DAS LINDA-KONZEPT 3.3.2
REALISIERUNG DES TRAININGSVERFAHRENS BASIS IBM-PCS UNTER NOVELL
PARALLELRECHNER 4 BESCHREIBUNG VON ANLAGEN MIT NEURONALEN NETZEN 4.1
NACHBILDUNG VON STATISCHEN ZUSAMMENHAENGEN MIT NEURONALEN NEBEN 4.1.1
BEISPIEL: POLYMERISATIONSGRADSCHAETZUNG MIT EINEM NEURONALEN NETZ 4.2
IDENTIFKATION DER DYNAMIK EINES SYSTEMS 4.2.1 ERZEUGUNG DER
TRAININGSDATEN 4.2.2 TOPOLOGIE FUER MEHRSCHRITTPRAEDIKATION ANZAHL
VERDECKTER SCHICHTEN 1 5 9 12 13 14 17 17 19 21 24 25 28 29 31 33 34 35
39 39 40 43 46 47 49 IV INHALT 4.2.3 TRAINING I VALIDIERUNG DES
NEURONALEN NETZES 5 MODELLBASIERTE REGELUNG 5.1 UEBERBLICK 5.2 PRAEDIKTIVE
REGELUNG 5.2.1 PRAEDIKTIONSBASIATE ADAPTION EINER STANDARD-REGELUNG 5.2.2
DYNAMIC MATRIX CONTROL 5.3 EXTENDED DYNAMIC MATRIX CONTROL (EXDMC) 5.3.
I ELEMENTWEISE BERECHNUNG DES FEHLERVEKTORS 5.3.2 BERUECKSICHTIGUNG VON
BESCHRAENKUNGEN DER STELLGROESSE 5.3.3 EINFLUSS DER REGLERPARAMETER 6
FUELLSTANDSREGELUNG EINSATZ NEURONALER NETZE ALS PROZESSMODELL 6.1
MODELLIERUNG DER FUELLSTANDSANLAGE 6.1.1 KONVENTIONELLE REGELUNG DES
SIMULIERTEN EINGROESSENSYSTEMS 6.2 MEHRSCHRITTPRAEDIKTION DES FUELLSTANDES
MIT EINEM NEURONALEN NETZ 6.2.1 ERMITTLUNG DER TRAININGSDATEN 6.2.2.
FESTLEGUNG DER NETZSTRUKTUR ANZAHL UND ART DER EINGAENGE GROESSE DER
VERDECKTEN SCHICHTEN 6.3 PRAEDIKTIVE REGELUNG DES SIMULIERTEN
EINGROESSENSYSTEMS 6.3.1 ADAPTION DES PD-REGLERS 6.3.2 REGELUNG MIT
EXTENDED DMC 6.3.3 BERUECKSICHTIGUNG DER GLEICHGEWICHTSLAGE DES VENTILS
6.4 MEHRGROESSENFUELLSTANDSNEIGUNG 6.4.1 MEHRGROESSENPRAEDIKTION MIT
NEURONALEN NETZEN 6.4.2 ERWEITERUNG DES EXDMC FUER DEN MEHRGROESSENFALL 7
REGELUNG EINER KONTINUIERLICHEN NEUTRALISATIONSANLAGE 7.1 BESCHREIBUNG
DER ANLAGE UND DES REAKTIONSSYSTEMS 7.1.1 PHYSIKALISCHE MODELLIERUNG DER
ANLAGE 7.1.2 UEBERGANG M DIMENSIONSLOSEN KONZENTRATIONEN 7.1.3
BERUECKSICHTIGUNG DER MISCHZONEN 50 53 53 55 57 58 60 62 63 63 65 65 68
70 70 71 71 74 77 77 80 82 83 84 85 89 89 92 93 96 INHALT V 7.2
MODELLIERUNG MIT NEURONALEN NETZEN 7.2.1 TRAININGSDATEN 7.2.2
ABGEDECKTER WERTEBEREICH / EXAAPOLATIONSEIGENSCHAFTEN 7.2.3 MODELLIERUNG
MIT REKURRENTEM NETZ 7.3 VORHERSAGENAUIGKEIT DER VERSCHIEDENEN MODELLE
7.4 PRAEDIKTIVE REGELUNG 7.4.1 EXTENDED DMC MIT NEURONALEM NETZ 7.4.2
VERGLEICH MIT PHYSIKALISCHEN MODELLEN 7.5 VERGLEICH MIT EINEM ANALYTISCH
ENTWORFENEN NICHTLINEAREN REGLER 7.6 EINORDNUNG DER UNTERSCHIEDLICHEN
STRATEGIEN 8 ZUSAMMENFASSUNG I AUSBLICK 8.1 ZUSAMMENFASSUNG 8.2 AUSBLICK
ANHANG A A.1 ALGORITHMUS ZUR SCHNELLEN EXPONENTBERECHNUNG A.2 DAS
PROGRAMM GENBACK A.2.1 STEUERUNG DA TRAININGSABLAUFS MII DER
KONFIGURATIONSDATEI *NET.NCF A.2.2 PROGRAMMBEDIENUNG VERZEICHNIS DER
FORMELZEICHEN 99 99 100 101 102 105 105 108 113 114 117 117 119 121 121
122 122 124 125 LITERATURVERZEICHNIS 127
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