Automatische Erkennung von Trends in Prozessgrößen:
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|---|---|
| Format: | Thesis Book |
| Language: | German |
| Published: |
Düsseldorf
VDI-Verl.
2006
|
| Edition: | Als Ms. gedr. |
| Series: | Fortschritt-Berichte VDI
Reihe 3, Verfahrenstechnik ; 857 |
| Subjects: | |
| Online Access: | Inhaltsverzeichnis |
| Physical Description: | XII, 119 S. Ill., graph. Darst. |
| ISBN: | 3183857030 |
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MASCHINENWESEN DER RHEINISCH-WESTFAELISCHEN TECHNISCHEN HOCHSCHULE AACHEN
ZUR ERLANGUNG DES AKADEMISCHEN GRADES EINES DOKTORS DER
INGENIEURWISSENSCHAFTEN GENEHMIGTE DISSERTATION VORGELEGT VON
DIPLOM-INGENIEUR FOLKO MARIUS FLEHMIG AUS GOETTINGPN ULB DARMSTADT
16336831 BERICHTER: UNIVERSITAETSPROFESSOR DR.-ING. W. MARQUARDT
UNIVERSITAETSPROFESSOR DR.*ING. ULRICH EPPLE TAG DER MUENDLICHEN PRUEFUNG:
14. NOVEMBER 2005 INHALTSVERZEICHNIS L EINLEITUNG 1 1.1 EINE
INDUSTRIELLE MSF-ANLAGE ALS BEISPIELPROZESS 3 1.2 TRENDS IN MESSUNGEN
AUS DER MSF-ANLAGE 5 2 WAS IST EIN TREND? 7 2.1 DER BEGRIFF *TREND IN
DER LITERATUR 7 2.2 DISKUSSION 10 2.3 DEFINITION EINES TRENDS 12 2.4
AUFGABENSTELLUNG FUER DIESE ARBEIT 14 $ WAVELETS ZUR RAUSCHENTFERNUNG UND
TRENDERKENNUNG 16 3.1 WAVELETS UND SIGNALANALYSE 16 3.1.1
MULTIRESOLUTION 19 3.1.2 WAVELETS UND SKALIERUNGSFUNKTIONEN 20 3.1.3
SCHNELLE WAVELETTRANSFORMATION 22 3.1.4 VOR- UND NACHFILTERUNG 24 3.1.5
WAVELETTRANSFORMATION AUF DEM INTERVALL 25 3.2 ENTFERNUNG VON
MESSRAUSCHEN 29 3.2.1 MODELL EINER MESSUNG 29 3.2.2 ENTFERNUNG VON
RAUSCHEN MITTELS THRESHOLDING 30 3.2.3 DER SCHWELLENWERT TRHR 32 3.2.4
NICHT ORTHONORMALE TRANSFORMATIONEN 35 3.2.5 REALISTISCHES RAUSCHEN 37
3.3 RAUSCHENTFERNUNG IN DER PRAXIS 41 VI INHALTSVERZEICHNIS 3.3.1 ABLAUF
DER RAUSCHENTFERNUNG 41 3.3.2 WAHL DER WAVELETBASIS 42 3.3.3 SCHAETZUNG
DER RAUSCHVARIANZ 44 3.3.4 HARD ODER SOFT THRESHOLDING? 4E 3.3.5 OUTLIER
4T 3.4 FAZIT 4T 4 ERKENNUNG VON TRENDS IN MESSBAREN PROZESSGROESSEN 4 4.1
BERECHNUNG DES TRENDFEHLERS AUS GEMESSENEN DATEN 4J 4.2 TRENDERKENNUNG
ANHAND DES MTE IN EINER WAVELETBASIS 51 4.2.1 MTE-BERECHNUNG IN DER
EINZELSKALENDARSTELLUNG 52 4.2.2 MTE-BERECHNUNG IN DER
MULTISKALENDARSTELLUNG 5F 4.2.3 EINZELSKALEN- ODER
MULTISKALENDARSTELLUNG? 5 4.2.4 REKURSIVE BERECHNUNG DES MTE 6( 4.2.5
SCHNELLE TRENDSUCHE IN EINER MTE-MULTIRESOLUTION 6 4.3 BEISPIEL: DIE
ERKENNUNG STATIONAERER TRENDS 7( 4.3.1 MTE MIT N = 1 IN EINZELNEN
MESSGROESSEN 7( 4.3.2 VERGLEICH EINGROESSEN- UND MEHRGROESSENTRENDFEHLER 7(
4.3.3 AUSWAHL DER MESSGROESSEN 7 4.3.4 EINFLUSS DER ZEITFENSTERLAENGE AT
7! 4.3.5 SUCHE VON TRENDS IN DER MTE-MULTIRESOLUTION 7! 4.3.6
KONFIGURATIONSAUFWAND 8( 4.4 BEISPIEL: DIE ERKENNUNG LINEARER TRENDS 8:
4.4.1 MTE MIT N = 2 IN VIELEN MESSGROESSEN & . 4.4.2 SUCHE VON TRENDS IN
DER MTE-MULTIRESOLUTION 8! 4.4.3 UNTERSCHEIDUNG VON STATIONAEREN UND
LINEAR INSTATIONAEREN TRENDS 8! 4.5 FAZIT 81 5 TRENDS VON NICHT MESSBAREN
PROZESSGROESSEN 8 INHALTSVERZEICHNIS VII 5.1 DEFINITION EINES NICHT
MESSBAREN TRENDS 87 5.2 EINFUEHRENDES BEISPIEL 88 5.3 HEURISTIK ZUR
ERKENNUNG NICHT MESSBARER TRENDS 89 5.4 PROBLEMFORMULIERUNG 90 5.5
APPROXIMATION 91 5.5.1 LINEARISIERUNG 91 5.5.2 KEINE TRENDSTOERUNG 92
5.5.3 KEINE ANFANGSABWEICHUNG 94 5.5.4 LOESUNG DES APPROXIMIERTEN
PROBLEMS 95 5.6 BEISPIEL 95 5.6.1 GENAUIGKEIT BEI DER ERKENNUNG EINES
NICHT MESSBAREN TRENDS 96 5.6.2 ERKENNUNG EINES NICHT MESSBAREN TRENDS
97 5.6.3 EINFLUSS DER ZEITFENSTERLAENGE A 100 5.6.4 GENAUIGKEIT BEI
WENIGER MESSGROESSEN 100 5.7 FAZIT 103 6 AUSBLICK 105 ANHANG 108 A
LMI-NOTATION 108 A.L LMI-EIGENWERTPROBLEME 109 A.2 DAS PROBLEM (5.16)
109 B MODELL DES WAERMETAUSCHERS IN DER MSF-ANLAGE 110 B.L LINEARES
MODELL DES WAERMETAUSCHERS 111 LITERATURVERZEICHNIS 112
|
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AUTOMATISCHE ERKENNUNG VON TRENDS IN PROZESSGROESSEN VON DER FAKULTAET FUER
MASCHINENWESEN DER RHEINISCH-WESTFAELISCHEN TECHNISCHEN HOCHSCHULE AACHEN
ZUR ERLANGUNG DES AKADEMISCHEN GRADES EINES DOKTORS DER
INGENIEURWISSENSCHAFTEN GENEHMIGTE DISSERTATION VORGELEGT VON
DIPLOM-INGENIEUR FOLKO MARIUS FLEHMIG AUS GOETTINGPN ULB DARMSTADT
16336831 BERICHTER: UNIVERSITAETSPROFESSOR DR.-ING. W. MARQUARDT
UNIVERSITAETSPROFESSOR DR.*ING. ULRICH EPPLE TAG DER MUENDLICHEN PRUEFUNG:
14. NOVEMBER 2005 INHALTSVERZEICHNIS L EINLEITUNG 1 1.1 EINE
INDUSTRIELLE MSF-ANLAGE ALS BEISPIELPROZESS 3 1.2 TRENDS IN MESSUNGEN
AUS DER MSF-ANLAGE 5 2 WAS IST EIN TREND? 7 2.1 DER BEGRIFF *TREND" IN
DER LITERATUR 7 2.2 DISKUSSION 10 2.3 DEFINITION EINES TRENDS 12 2.4
AUFGABENSTELLUNG FUER DIESE ARBEIT 14 $ WAVELETS ZUR RAUSCHENTFERNUNG UND
TRENDERKENNUNG 16 3.1 WAVELETS UND SIGNALANALYSE 16 3.1.1
MULTIRESOLUTION 19 3.1.2 WAVELETS UND SKALIERUNGSFUNKTIONEN 20 3.1.3
SCHNELLE WAVELETTRANSFORMATION 22 3.1.4 VOR- UND NACHFILTERUNG 24 3.1.5
WAVELETTRANSFORMATION AUF DEM INTERVALL 25 3.2 ENTFERNUNG VON
MESSRAUSCHEN 29 3.2.1 MODELL EINER MESSUNG 29 3.2.2 ENTFERNUNG VON
RAUSCHEN MITTELS THRESHOLDING 30 3.2.3 DER SCHWELLENWERT TRHR 32 3.2.4
NICHT ORTHONORMALE TRANSFORMATIONEN 35 3.2.5 REALISTISCHES RAUSCHEN 37
3.3 RAUSCHENTFERNUNG IN DER PRAXIS 41 VI INHALTSVERZEICHNIS 3.3.1 ABLAUF
DER RAUSCHENTFERNUNG 41 3.3.2 WAHL DER WAVELETBASIS 42 3.3.3 SCHAETZUNG
DER RAUSCHVARIANZ 44 3.3.4 HARD ODER SOFT THRESHOLDING? 4E 3.3.5 OUTLIER
4T 3.4 FAZIT 4T 4 ERKENNUNG VON TRENDS IN MESSBAREN PROZESSGROESSEN 4 4.1
BERECHNUNG DES TRENDFEHLERS AUS GEMESSENEN DATEN 4J 4.2 TRENDERKENNUNG
ANHAND DES MTE IN EINER WAVELETBASIS 51 4.2.1 MTE-BERECHNUNG IN DER
EINZELSKALENDARSTELLUNG 52 4.2.2 MTE-BERECHNUNG IN DER
MULTISKALENDARSTELLUNG 5F 4.2.3 EINZELSKALEN- ODER
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SCHNELLE TRENDSUCHE IN EINER MTE-MULTIRESOLUTION 6' 4.3 BEISPIEL: DIE
ERKENNUNG STATIONAERER TRENDS 7( 4.3.1 MTE MIT N = 1 IN EINZELNEN
MESSGROESSEN 7( 4.3.2 VERGLEICH EINGROESSEN- UND MEHRGROESSENTRENDFEHLER 7(
4.3.3 AUSWAHL DER MESSGROESSEN 7' 4.3.4 EINFLUSS DER ZEITFENSTERLAENGE AT
7! 4.3.5 SUCHE VON TRENDS IN DER MTE-MULTIRESOLUTION 7! 4.3.6
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WENIGER MESSGROESSEN 100 5.7 FAZIT 103 6 AUSBLICK 105 ANHANG 108 A
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