Adaptive Modellierung und Online-Optimierung biotechnologischer Chargenprozesse mit dynamischen neuronalen Netzen:
Gespeichert in:
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| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
1999
|
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| Beschreibung: | München, Techn. Univ., Diss., 2000 |
| Beschreibung: | XII, 170 S. Ill., graph. Darst. |
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INHALTSVERZEICHNIS
1
EINLEITUNG
.
1
2
GESAMTSYSTEM
.
2
2.1
GAERUNG
UND
REIFUNG
BEI
DER
BIERHERSTELLUNG
.
2
2.2
DERZEITIGER
STAND
DER
TECHNIK
DER
GAERUNG
UND
REIFUNG
.
5
2.3
ONLINE-MESSTECHNIK
.
7
2.4
FERMENTATIONSREGELUNG
.8
2.5
ONLINE-OPTIMIERUNG
UND
MODELLIERUNG
.9
2.6
MODULARER
AUFBAU
.
12
2.7
ANFORDERUNGEN
DER
INDUSTRIELLEN
PRAXIS
.
13
3
MODELLIERUNG
KOMPLEXER
DYNAMISCHER
PROZESSE
.
16
3.1
ANFORDERUNGEN
.
16
3.2
STAND
DER
TECHNIK
UND
LITERATUR
.
18
3.3
EINFACHES
DIFFERENTIALGLEICHUNGSMODELL
.
19
3.4
KUENSTLICHE
NEURONALE
NETZE
.
22
3.4.1
STRUKTUR
.
22
3.4.1.1
MEHRSCHICHTEN-PERZEPTRON
.
23
3.4.1.2
ALLGEMEINES
FEEDFORWARD-NETZ
.
25
3.4.1.3
DYNAMISCHE
ELEMENTE
.
27
3.4.2
UEBERWACHTES
LERNEN
.
29
3.4.2.-1
WAHL
DER
FEHLERBEWERTUNGSFUNKTION
.
32
3.4.2.2
GRADIENTENBESTIMMUNG
-
BACKPROPAGATION
.
33
3.4.2.3
ERWEITERUNG
FUER
ALLGEMEINE
VORWAERTSGERICHTETE
VERBINDUNGEN
.
36
3.4.2.4
ERWEITERUNG
FUER
DYNAMISCHE
ELEMENTE
.
37
3.4.3
TRAININGSVERFAHREN
.
43
3.4.3.1
TRAINING
-
TEST
-
VALIDIERUNG
.
43
3.4.3.2
"STEILSTER
ABSTIEG"
.
45
3.4.3.3
RESILIENT
BACKPROPAGATION
.
46
3.5
DYNAMISCHES
PROZESSMODELL
.
48
3.5.1
AUSWAHL
DER
STELL
UND LEITGROESSEN
.
48
3.5.2
VORHERSAGE
DES
PROZESSVERLAUFS
.
51
3.5.3
AUFBAU
DES
ADAPTIVEN
MODELLS
DER
GAERUNG
UND
REIFUNG
.
52
3.6
SOFTWARE-SENSOR
.
56
3.6.1
AUSGANGSSITUATION,
EXISTIERENDE
MESSTECHNIK
.
56
3.6.2
AUFBAU
DES
SOFTWARE-SENSORS
.
57
3.6.3
TRAINING
UND
ANWENDUNG
DES
SOFTWARE-SENSORS
.
59
3.6.4
EINSATZMOEGLICHKEITEN
DES
SOFTWARE-SENSORS
FUER
DIACETYL
IN
DER
PRAXIS
.
60
4
OPTIMIERUNG
DYNAMISCHER
SYSTEME
.
62
4.1
OPTIMIERUNG
ZEITKONTINUIERLICHER
DYNAMISCHER
SYSTEME
.
63
4.1.1
ZEITKONTINUIERLICHE
OPTIMIERUNG
OHNE
NEBENBEDINGUNGEN,
FESTER
ENDZEITPUNKT
.
63
4.1.2
ZEITKONNNUIERLICHE
OPTIMIERUNG
MIT
GLEICHUNGSNEBENBEDMGUNGEN,
FESTER
ENDZEITPUNKT
.
65
4.1.3
ZELTKONTINUIERLICHE
OPTIMIERUNG
MIT
GLEICHUNGSNEBENBEDINGUNGEN,
ENDZEITPUNKT
OFFEN
.
66
4.2
OPTIMIERUNG
ZEITDISKRETER
DYNAMISCHER
SYSTEME
.
68
4.2.1
ZEITDISKRETE
OPTIMIERUNG
OHNE
NEBENBEDINGUNGEN,
FESTER
ENDZEITPUNKT
.
69
4.2.2
ZEITDISKRETE
OPTIMIERUNG
MIT
GLEICHUNGSNEBENBEDMGUNGEN,
FESTER
ENDZEITPUNKT.
70
4.2.3
ZEITDISKRETE
OPTIMIERUNG
MIT
GLEICHUNGSNEBENBEDMGUNGEN,
ENDZEITPUNKT
OFFEN.
71
4.2.4
ALLGEMEINHEIT
DER
GUETEFUNKTION
UND
DER
NEBENBEDINGUNGEN
.
74
4.2.5
BERUECKSICHTIGUNG
VON
UNGLEICHUNGSNEBENBEDINGUNGEN
.
75
4.2.6
EINFUEHRUNG
YYWEICHER
"
NEBENBEDINGUNGEN
MIT
YYSTRAFTERMEN
"
.
76
4.2.7
BERUECKSICHTIGUNG
WEICHER
UNGLEICHUNGSNEBENBEDINGUNGEN
IN
DER
PRAXIS
.
77
4.3
NUMERISCHER
LOESUNGSALGORITHMUS
.
79
4.3.1
EINFACHES
GRADIENTENVERFAHREN
(STEILSTER
ABSTIEG)
.
79
4.3.2
ANWENDUNG
VON
RPROP
AUF
DEN
OPTIMIERUNGSALGORITHMUS
.
81
4.3.3
ALTERNATIVE
FORMULIERUNG
DER
GLEICHUNGEN
DYNAMISCHER
NEURONALER
NETZE
FUER
DIE
OPTIMIERUNGSRECHNUNG
.
82
4.3.4
GRADIENTENBESTIMMUNG
FUER
DYNAMISCHE
NEURONALE
NETZE
.
84
4.3.5
ANWENDUNG
AUF
DAS
GESAMTE
DYNAMISCHE
PROZESSMODELL
.
87
5
VERSUCHE
.
91
5.1
VERSUCHSAUFBAU
(PILOTANLAGE)
.
91
5.1.1
MECHANISCHER
AUFBAU
.
92
5.1.2
AUTOMATISIERUNGSTECHNIK
.
93
5.1.3
REGELUNGSTECHNIK
.
93
5.2
MESSTECHNIK
.
94
5.2.1
LABORANALYTIK
.
94
5.2.2
ONLINE-MESSTECHNIK
.
95
5.3
VERSUCHSDURCHFUEHRUNG
.
96
5.4
AUSWERTUNG
UND
AUFBEREITUNG
DER
DATEN
.
98
5.4.1
ERFASSUNG
DER
MESSWERTE
.
99
5.4.2
AUFBEREITUNG
DER
ONLINE-MESSWERTE
.
100
5.4.3
REKONSTRUKTION
DER
DIACETYLVERLAEUFE
.
101
5.4.4
SKALIERUNG
DER
MESSWERTE
.
103
6
ERGEBNISSE
.
105
6.1
TRAINING
DER
NEURONALEN
NETZE
.
105
6.1.1
WAHL
DER
NETZSTRUKTUR
.
105
6.1.2
INITIALISIERUNG
DER
INTERNEN
SPEICHERGLIEDER
DER
NEURONALEN
NETZE
.
108
6.1.3
GESTALTUNG
DES
TRAININGSVERFAHRENS
.
110
6.1.4
ANPASSUNG
DER
PARAMETER
DES
RPROP-ALGONTHMUS
.
115
6.1.5
RAUSCHEN
ALS
TRAININGSHILFSMITTEL
.
116
6.1.6
ROBUSTHEIT
DES
TRAININGSVERFAHRENS
.
119
6.2
DYNAMISCHES
PROZESSMODELL
FUER
GAERUNG
UND
REIFUNG
.120
6.2.1
WAHL
DER
NETZPARAMETER
.
120
6.2.2
VORHERSAGE
DES
ZUKUENFTIGEN
PROZESSVERLAUFS
.
122
6.2.3
VERGLEICH
DES
PROZESSMODELLS
MIT
DER
SCHWANKUNGSBREITE
DER
LEITGROSSEN
.
126
6.2.4
ANWENDUNGSMOEGLICHKEITEN
UND
GRENZEN
DES
PROZESSMODELLS
.
128
6.3
SOFTWARE-SENSOR
FUER
DIACETYL
.129
6.4
ONLINE-EINSATZ
DER
OPTIMIERUNG
.
134
6.4.1
ANWENDUNG
DES
RPROP-ALGONTHMUS
IN
DER
DYNAMISCHEN
OPTIMIERUNG
.
135
6.4.2
GESTALTUNG
DES
GUETEKRITENUMS
FUER
DIE
ONLINE-ANWENDUNG
.
136
6.4.3
PROZESSVERLAEUFE
MIT
DER
ONLINE-OPTIMIERUNG
.
139
6.5
GESAMTSYSTEM
.144
7
ZUSAMMENFASSENDE
BEWERTUNG
UND
AUSBLICK
.
150
7.1
DYNAMISCHES
PROZESSMODELL
UND
SOFTWARE-SENSOR
.
150
7.2
TRAINING
DER
NEURONALEN
NETZE
.
153
7.3
ONLINE-OPTIMIERUNG
.155
8
ANHANG
-
ERLAEUTERUNGEN
ZUR
SOFTWARE
.
157
8.1
BIBLIOTHEK
YYFULLCONN"
(NEURONALE
NETZE)
.
157
8.2
PROGRAMM
YYPREDICT"
(PROZESSMODELL)
.158
8.3
PROGRAMM
YYDIACETYL"
(SOFTWARE-SENSOR)
.158
8.4
BIBLIOTHEK
YYFULLOPT"
(OPTIMIERUNGSRECHNUNG)
.159
8.5
BIBLIOTHEK
YYIPXNET"
(NETZANBINDUNG)
.159
8.6
PROGRAMM
YYOPTIMIZE"
(GESAMTSYSTEM)
.
160
8.7
PROGRAMM
YYGAERMOD"
(EINFACHES
DGL-MODELL)
.
160
9
LITERATURVERZEICHNIS
.
161 |
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