Anwendung künstlicher neuronaler Netze zur nichtlinearen adaptiven Regelung

  • Neben einer Einführung in die Verfahren zur nichtlinearen adaptiven (NA) Regelung werden Reglerverfahren vorgestellt, bei denen die günstigen Eigenschaften der Regelung mit künstlichen neuronalen Netzen (ANN) und der modellbasierten NA-Regelung zu einer ANNNA-Regelung kombiniert werden. Zuerst wird eine Regelungsstruktur für Hammerstein-Systeme (HANNNA-Regler) vorgestellt. Da in der Anfangsphase die Schätzungen Fehler aufweisen und der damit entworfene Regler nicht mehr optimal ist, wird das Verfahren zu einem dualen Regler erweitert (D-HANNNA). Zur Regelung eines Wiener-Systems wird der WANNNA-Regler entwickelt. Das wesentliche Problem hierbei ist die Schätzung der Modellparameter, da das Wiener-System nicht mehr linear in den Parametern (LIP) ist. Neben der Schätzung mit dem rekursiven Prädiktionsfehlerverfahren wird ein Verfahren beschrieben, bei dem das ANN zur Kompensation direkt lernt. Desweiteren wird die Backstepping-Methode durch ANN erweitert.

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Metadaten
Author:Torsten KnohlGND
URN:urn:nbn:de:hbz:294-1915
Referee:Heinz UnbehauenGND, Hans Dieter FischerGND
Document Type:Doctoral Thesis
Language:German
Date of Publication (online):2003/03/18
Date of first Publication:2003/03/18
Publishing Institution:Ruhr-Universität Bochum, Universitätsbibliothek
Granting Institution:Ruhr-Universität Bochum, Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik
Date of final exam:2001/01/12
Creating Corporation:Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik
GND-Keyword:Reglerentwurf; Nichtlineares Regelungssystem; Regelungstheorie; Neuronales Netz
Institutes/Facilities:Lehrstuhl für Elektrische Steuerung und Regelung
Dewey Decimal Classification:Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften / Elektrotechnik, Elektronik
faculties:Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik
Licence (German):License LogoKeine Creative Commons Lizenz - es gelten der Veröffentlichungsvertrag und das deutsche Urheberrecht