Selbststrukturierende vektorbasierte neuronale Netze zur Modellierung und Regelung verfahrenstechnischer Mehrgrößenprozesse:
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INHALTSVERZEICHNIS
1
EINLEITUNG
UND
ABLEITUNG
DER
AUFGABENSTELLUNG
1
1.1
UEBERBLICK
UEBER
DIE
MODELLBILDUNG
UND
REGELUNG
NICHTLINEARER
DYNAMISCHER
PROZESSE
.
1
1.1.1
ENTWURFSMODELLE
UND
REGLERENTWURF
FUER
NICHTLINEARE
PROZESSE
.
1
1.1.2
EXPERIMENTELLE
MODELLBILDUNG
NICHTLINEARER
PROZESSE
.
5
1.2
PROBLEMSTELLUNG
UND
ANALYSE
EXISTIERENDER
LOESUNGSANSAETZE
.
11
1.3
WIRBELSCHICHTTROCKER
ALS
ANWENDUNGSBEISPIEL
.
16
1.4
PRAEZISIERTE
AUFGABENSTELLUNG
.
17
1.5
UEBERBLICK
UEBER
DEN
LOESUNGSWEG
UND
GLIEDERUNG
DER
ARBEIT
.
19
2
MODELLIERUNG
NICHTLINEARER
DYNAMISCHER
PROZESSE
DURCH
SELBSTSTRUKTURIE
RENDE
VEKTORBASIERTE
NEURONALE
NETZE
21
2.1
BESCHREIBUNG
DER
DYNAMISCHEN
SYSTEME
.
.
21
2.2
GRUNDANSATZ
-
LOKALE
LINEARE
DYNAMISCHE
MODELLE
.
23
2.3
INTERPOLATION
DER
MODELLPARAMETER
IM
ARBEITSRAUM
.
26
2.4
BESONDERHEITEN
TRANSIENTER
TEILMODELLE
.
30
2.5
PARTITIONIERUNG
DES
ARBEITSRAUMS
.
36
2.5.1
GRUNDLAGE
VEKTORBASIERTER
NEURONALER
NETZE
UND
IHRE
NUTZUNGSMOEG
LICHKEIT
ZUR
MODELLBILDUNG
.
36
2.5.2
PARTITIONIERUNG
DURCH
UNUEBERWACHTES
TRAINING
.
38
2.5.3
MODELLFEHLERORIENTIERTES
SELBSTORGANISIERENDES
NEURONALES
NETZ
.
42
INHALTSVERZEICHNIS
III
2.5.4
SELBSTSTRUKTURIERENDES
VEKTORBASIERTES
NEURONALES
NETZE
.
44
2.6
SCHAETZUNG
DER
MODELLPARAMETER
.
53
2.7
TEILMODELLE
MIT
UNTERSCHIEDLICHER
MODELLORDNUNG
.
58
2.8
MODELLIERUNG
DER
MEHRGROESSENSYSTEME
.
59
2.8.1
LOKALE
LINEARE
DYNAMISCHE
MODELLE
DES
MEHRGROESSENSYSTEMS
.
59
2.8.2
ZERLEGUNG
DES
ARBEITSRAUMES
FUER
MIMO-SYSTEME
.
62
2.9
MESSDATENGEWINNUNG
UND
-AUFBEREITUNG
.
64
2.10
ANWENDBARKEIT
DES
VORGESTELLTEN
MODELLIERUNGSVERFAHRENS
.
70
2.11
BEISPIELE
FUER
DIE
MODELLIERUNG
.
71
3
MODELLBASIERTE
NICHTLINEARE
MEHRGROESSENREGELUNG
74
3.1
EINLEITUNG
.
74
3.2 AUSLESEN
DER
TEILMODELLE
FUER
DEN
REGLERENTWURF
.
74
3.3
LOKALE
LINEARE
MEHRGROESSENREGLER
.
76
3.3.1
ANWENDBARKEIT
DES
LOKALEN
LINEAREN
OPTIMALEN
PI-REGLERS
FUER
TRANSI
ENTE
TEILMODELLE
.
76
3.3.2
PARAMETEROPTIMIERTE
PID-MEHRGROESSENREGLER
.
79
3.3.3
UMSCHALTUNG
UND
INTERPOLATION
DER
LOKALEN
LINEAREN
MEHRGROESSENREGLER
83
3.4
EIN
MODELLFEHLERTOLERIERENDER
PRAEDIKTIVER
MEHRGROESSENREGLER
AUF
DER
BASIS
LO
KALER
LINEARER
MODELLE
.
84
3.4.1
MODELLFEHLERTOLERIERENDER
PRAEDIKTIVER
REGLER
.
85
3.4.2
ABLEITUNG
DES
MODELLFEHLERTOLERIERENDEN
PRAEDIKTIVEN
MEHRGROESSENREGEL
ALGORITHMUS
AUF
BASIS
LOKALER
LINEARER
DYNAMISCHER
MODELLE
.
87
3.4.3
BEISPIEL
FUER
DIE
PRAEDIKTIVE
REGELUNG
.
95
4
ERPROBUNG
AN
EINEM
WIRBELSCHICHTTROCKNUNGSPROZESS
99
4.1
PROZESSBESCHREIBUNG
.
99
4.2
FESTLEGUNG
DER
REGELUNGSSTRUKTUR
.
101
INHALTSVERZEICHNIS
IV
4.3
SIMULATIONS
UND
EXPERIMENTIERUMGEBUNG
.
106
4.4
GEMEINSAME
ASPEKTE
FUER
SIMULATIONEN
UND
EXPERIMENTELLE
MODELLIERUNG
.
.
.
109
4.5
SIMULATIONSERGEBNISSE
.
111
4.5.1
MODELLIERUNG
.
111
4.5.2
REGELUNG
.
119
4.6
EXPERIMENTELLE
ERGEBNISSE
.
130
4.6.1
EXPERIMENTELLE
MODELLIERUNG
.
130
4.6.2
REGELUNG
DER
PILOT-ANLAGE
.
138
5
ZUSAMMENFASSUNG
145
ANHANG
149
A
ALGORITHMUS
FUER
PARAMETEROPTIMIERTE
LINEARE
PI-MEHRGROEFIENREGLER
149
B
ZUSATZINFORMATIONEN
ZUR
TECHNISCHEN
REALISIERUNG
153
LITERATURVERZEICHNIS
158 |
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