Ansätze für die Verbesserung von PPS-Systemen durch Fuzzy-Logik

Ziel dieses Arbeitsberichts ist es, die Teilbereiche von Produktionsplanungs- und -steuerungssystemen (PPS-Systemen) zu identifizieren, die unter Beachtung der Interdependenzen zu anderen Teilbereichen mit einem Fuzzy-Ansatz modelliert und dadurch in ihrer Effizienz gesteigert werden können. Nach einer kurzen Einführung in die Fuzzy-Logik werden zunächst Ansätze für den Einsatz der Fuzzy-Logik innerhalb der Datenstrukturen der Produktionsplanung und -steuerung dargestellt. Danach werden die Funktionen von PPS-Systemen systematisch auf diesbezügliche Potentiale untersucht, wobei zwischen originärer und derivativer Verwendung der Fuzzy-Logik unterschieden wird, und Nutzeffekte sinnvoller 'Verunschärfungen' aufgezeigt werden. Der Arbeitsbericht schließt mit einem Ausblick

Development of a Self-Learning Approach Applied to Pattern Recognition and Fuzzy Control

Systeme auf Basis von Fuzzy-Regeln sind in der Entwicklung der Mustererkennung und Steuersystemen weit verbreitet verwendet. Die meisten aktuellen Methoden des Designs der Fuzzy-Regel-basierte Systeme leiden unter folgenden Problemen 1. Das Verfahren der Fuzzifizierung berücksichtigt weder die statistischen Eigenschaften noch reale Verteilung der betrachteten Daten / Signale nicht. Daher sind die generierten Fuzzy- Zugehörigkeitsfunktionen nicht wirklich in der Lage, diese Daten zu äußern. Darüber hinaus wird der Prozess der Fuzzifizierung manuell definiert. 2. Die ursprüngliche Größe der Regelbasis ist pauschal bestimmt. Diese Feststellung bedeutet, dass dieses Verfahren eine Redundanz in den verwendeten Regeln produzieren kann. Somit wird diese Redundanz zum Auftreten der Probleme von Komplexität und Dimensionalität führen. Der Prozess der Vermeidung dieser Probleme durch das Auswahlverfahren der einschlägigen Regeln kann zum Rechenaufwandsproblem führen. 3. Die Form der Fuzzy-Regel leidet unter dem Problem des Verlusts von Informationen, was wiederum zur Zuschreibung diesen betrachteten Variablen anderen unrealen Bereich führen kann. 4. Ferner wird die Anpassung der Fuzzy- Zugehörigkeitsfunktionen mit den Problemen von Komplexität und Rechenaufwand, wegen der damit verbundenen Iteration und mehrerer Parameter, zugeordnet. Auch wird diese Anpassung im Bereich jeder einzelner Regel realisiert; das heißt, der Anpassungsprozess im Bereich der gesamten Fuzzy-Regelbasis wird nicht durchgeführt

Sicherheitsbeurteilung von Tragwerken mit Fuzzy-Modellen

Die Sicherheit von Tragwerken hängt von der zuverlässigen Modellierung sämtlicher Tragwerksparameter ab. Üblicherweise werden diese Parameter als deterministische oder stochastische Größen beschrieben. Stochastische Größen sind Zufallsgrößen, die unscharfe Informationen über Tragwerksparameter mit Hilfe von Dichtefunktionen erfassen. Nicht alle unscharfen Tragwerksparameter lassen sich als Zufallsgrößen darstellen. Sie können jedoch als Fuzzy-Größen modelliert werden. Fuzzy-Größen beschreiben unscharfe Tragwerksparameter als unscharfe Menge mit Bewertungsfunktion (Zugehörigkeitsfunktion). Die Fuzzy-Modellierung im Bauingenieurwesen umfaßt die Fuzzifizierung, die Fuzzy-Analyse, die Defuzzifizierung und die Sicherheitsbeurteilung. Sie erlaubt es, Tragwerke mit nicht-stochastischen unscharfen Eingangsinformationen zu untersuchen. Nicht-stochastische Eingangsinformationen treten sowohl bei bestehenden als auch bei neuen Tragwerken auf. Die unscharfen Ergebnisse der Fuzzy-Modellierung gestatten es, das Systemverhalten zutreffender zu beurteilen; sie sind die Ausgangspunkte für eine neue Sicherheitsbeurteilung auf der Grundlage der Möglichkeitstheorie. Bei der Fuzzy-Analyse ist die alpha-Diskretisierung vorteilhaft einsetzbar. Bei fehlender Monotonie der deterministischen Berechnungen und unter Berücksichtigung der Nichtlinearität wird die Fuzzy-Analyse mit Optimierungsalgorithmen durchgeführt. Zwei Beispiele werden diskutiert: die Lösung eines transzendenten Eigenwertproblems und eines linearen Gleichungssystems. Die Systemantworten der Fuzzy-Analyse werden der Sicherheitsbeurteilung zugrunde gelegt. Für ausgewählte physikalische Größen werden Versagensfunktionen definiert. Diese bewerten die Möglichkeit des Versagens. Mit Hilfe von Min-max-Operationen der Fuzzy-Set-Theorie erhält man aus Versagensfunktion und Fuzzy-Antwort die Versagensmöglichkeit bzw. die Überlebensmöglichkeit. Die ermittelte Versagensmöglichkeit repräsentiert die subjektive Beurteilung der Möglichkeit, daß das Ereignis &qout;Versagen&qout; eintritt. Beispiele zeigen die Unterschiede zwischen der Sicherheitsbeurteilung mittels Fuzzy-Modells und mittels deterministischen Modells

Ein Fuzzy-Control geführtes Lüftungssystem für Niedrigenergie- und Passivhäuser

Im Rahmen eines BMWT-geförderten Projekts entstand innerhalb einer Kooperation der Ritter Energie-und Umwelttechnik mit der Universität Karlsruhe (Fachbereich Bauphysik und Technischer Ausbau) eine bedarfsgeführte Fuzzy-Regelung für eine Lüftungsanlage mit Wärmerückgewinnung. Da bei Niedrigenergie-und Passivhäusern die Wärmeverluste über die Lüftung vergleichsweise hoch sind, besteht hier noch Einsparbedarf.Eine bedarfsgeführte Regelung kann die Lüftungsrate reduzieren, wenn z.B. mehrere Bewohner abwesend sind oder Fensterlüftung betrieben wird und die Luftqualität somit gut genug ist. Ausserdem wird die Lüftung reduziert, wenn die Raumluft in der Heizperiode zu trocken wird. Die sog. Fuzzy-Logik eignet sich gut für solche Regelungsaufgaben, bei denen menschliches Empfinden und Entscheiden nachgebildet werden soll. Fuzzy bedeutet eigentlich >unscharfWenn die Luft trocken ist dann wenig lüftentrockenmittelfeuchtFuzzifizierungInterferenzDefuzzifizierungColSimNormal< antritt. Gleichzeitig wird der Wohnkomfort deutlich erhöht, da Luftqualität und Feuchte stets im richtigten Bereich bleiben

Ein Beitrag zu ganzheitlicher Automatisierung von Stranggiessanlagen [online]

Im Rahmen dieser Arbeit wurde ein neues Fuzzy-adaptives Konzept für die Giessspiegelregelung einer Stranggiessanlage entworfen, in vorhandene Prozessleitsysteme implementiert und praktisch in zwei Anlagen des Stahlwerkes Baogang Steel in China, und in zwei weiteren Anlagen bei Yieh United Steel Corp. in Taiwan und Siderurgica SA, Hunedoara in Rumänien erprobt. Die hier beschriebene Regelung befindet sich seit September 1997 im Dauerbetrieb in der V. R. China, seit Dezember 1999 in Taiwan und seit Dezember 2002 in Rumänien. Das Konzept sichert eine deutliche Qualitätsverbesserung bei der Beherrschung von Abnutzungs- und Anlagerungserscheinungen im Stopfenbereich, in Bereichen niedriger Strangabzugsgeschwindigkeiten und bei dessen Veränderungen. Die wesentliche Qualitätsverbesserung und Zuverlässigkeit des implementierten Konzeptes wurde anhand zahlreicher Untersuchungsergebnisse bei allen drei Anlagen bestätigt. Nachfolgend werden die wichtigsten Ergebnisse der Arbeit zusammengefasst. Im Einzelnen sind das: ·Entwurf, Implementierung und Inbetriebnahme eines fuzzy-adaptiven Konzeptes für die Giessspiegelregelung einer Stranggiessanlage ·Harmonische Integrierung des Konzeptes in das gesamte Automatisierungssystem der Anlage ==> ganzheitliche Automatisierung einer Strangiessanlage ·Implementierung in drei unterschiedlichen vorhandenen Prozessleitsystemen und praktische Erprobung ·Entwicklung einer optimaler Inbetriebnahmestrategie ==> Kostenreduzierung ·keine zusätzlichen Hardware-Komponenten ·deutliche Qualitätsverbesserung des Produktes ·Erhöhung der Zuverlässigkeit und Sicherheit der Anlag

Contributing to control of the heavy duty hydraulic robot ALDURO

Die Tatsache, dass die Hälfte der Landoberfläche der Erde nur zu Fuß erreicht werden kann und dazu die bereiften Fahrzeuge ihre Effizienz im unwegsamen Gelände verlieren, war den Beweggrund für die Entwicklung autonom operierender mobiler Roboter. Ausgehend von der kinematischen Struktur des menschlichen Beins wurde der vierbeinige rechnergesteuerte Schwerlastroboters ALDURO konstruiert und aufgebaut. Laufmaschinen stellen typische Beispiele zeitinvarianter dynamischer Systeme dar, was ihre Steuerung und Regelung erschwert. Daher führen lineare Regelungsansätze zu keiner zufriedenstellenden Regelgüte. In den vorherigen Arbeiten zur Steuerung und Regelung des Laufroboters ALDURO werden die Dynamik des Antriebsystems, die Reibkräfte, die Dynamik der Umgebung sowie die auf die Aktoren wirkenden Interaktionskräfte bei Auslegung der eingesetzten modellbasierten Lage- und Kraftregelung nicht berücksichtigt, welche das Verhalten des geschlossenen Regelkreises beeinflussen. Darüber hinaus hängt die modellbasierte Regelung von Genauigkeit des mathematischen Modells der Laufmaschine ab. Die Entwicklung der auf Fuzzy-Logik basierten Regelungskonzepte stellt in dieser Arbeit einen wichtigen Beitrag zur Anpassung der Geschwindigkeitsregelungsparameter für die Antriebe dar, so dass die Regelungsparameter entsprechend der aktuellen Antriebdynamik in jedem Zeitpunkt angepasst werden. Der scharfe Wert des direkten Fuzzy-Geschwindigkeits-reglers wird gemäß der auf den Zylinder wirkenden Kräfte und der Regelabweichung angepasst. Mit steigender Anzahl der Fuzzy-Mengen der Ein- und Ausgangsgrößen und der Regelbasis steigt die Rechenzeit. Der Vorteil beim Einsatz der Fuzzy-Logik zur Adaption der klassischen Reglerparameter ist die Möglichkeit, dass auf das Antriebmodell verzichtet werden können. Darüber hinaus können die Nichtlinearitäten im Übertragungsverhalten berücksichtigt werden. Innerhalb dieser Strukturen wird weiterhin zur Minimierung des Rechenaufwands ein klassischer Regelkern eingesetzt, dessen Parameter durch die Fuzzy-Logik angepasst werden. Die Rückführungsregelung beruht auf der Tatsache, dass alle Zustände des Antriebs zu jedem Zeitpunkt zur Verfügung stehen. Aufgrund der hohen Kosten der Sensorik kommen hier Beobachter zum Einsatz. Die Zustände und die auf den Zylinder wirkenden Kräfte der hydraulischen Antriebe werden anhand des modellbasierten Proportional-Integral-Beobachters (PI-Beobachter) geschätzt. Der I-Anteil dient dabei zur Abschätzung der Nichtlinearitäten und der unbekannten Störgrößen des Systems. Durch eine geeignete Rückführungsmatrix wird ein robustes Verhalten des PI-Beobachters erzielt. Zur Berechnung des geforderten Pumpenvolumenstroms für den Laufroboter ALDURO beim Laufen mit einem periodischen Gangmuster ist die Modellierung des gesamten Roboters sowie der Umgebung in der Simulationsumgebung, wie z. B. MODELICA/DYMOLA erfolgt. Das periodische Gangmuster gewährleistet die statische Stabilität beim Laufen. Die Aufstandkräfte werden in Abhängigkeit von der Standphase auf die neun bzw. zwölf Zylinder aufgeteilt, wodurch die Druckabfälle an den Zylindern ermittelt werden können. Darauf basierend wird die hydraulische Antriebsleistung entsprechend dem mechanisch-hydraulischen Wirkungsgrad und der Antriebsdrehzahl berechnet. Durch die Kenntnisse von Durchmesser, Hub und Geschwindigkeit (aus dem Gangmuster) der hydraulischen Zylinder wird eine Berechnung des geforderten Pumpenvolumenstroms durchgeführt. Daher kann die maximale Laufgeschwindigkeit des Roboters unter der Ausnutzung der maximalen Leistung des Antriebsystems abgeschätzt werden

Regionalization of the site water balance in forests using fuzzy inference systems

Relief-dependent variations in micro-climatic parameters control evaporation and soil water conditions of forests. Therefore, mapping of soil water conditions in mountainous terrain requires that model computations have a high spatial resolution. Unfortunately, highly sophisticated, physically based modeling in combination with a large number of model runs leads to demanding computation costs. To overcome these shortcomings, a physically and physiologically based water balance model was combined with fuzzy inference systems. Grid-point-specific factors representing the systematic alteration of the station data due to the topography are the basis for the parameterization of the antecedent side of the fuzzy system. Model outputs of the water balance model BROOK 90 were used directly as parameters of the consequents of the fuzzy rules. Thus, the parameterization of the fuzzy inference system is model-based and objective, and parameter training is not required. The validation of the method shows only small differences between fuzzy system outputs and BROOK 90 results.Um bei der flächenhaften Modellierung des Wasserhaushaltes aus dem Relief resultierende Variabilitäten der meteorologischen Eingangsgrößen zu berücksichtigen, ist eine hohe räumliche Auflösung erforderlich. Das führt zu hohen Rechenzeiten. Die Kombination physikalisch und physiologisch begründeter Modellierung mit Fuzzy-Inference-Systemen (FIS) zeigt einen Weg aus diesem Dilemma. Rasterpunktspezifische Korrekturfaktoren widerspiegeln das Verhältnis zwischen den meteorologischen Bedingungen am Standort zu den Messwerten an der Klimastation. Diese Korrekturfaktoren werden direkt zur Parametrisierung der Bedingungen der Fuzzy-regeln verwendet. Als Parameter der Folgerung werden direkt Modellergebnisse des forsthydrologischen Modells BROOK 90 eingesetzt. Damit erfolgt eine objektive modellgestützte Parametrisierung des FIS. Ein Training wird nicht ausgeführt. Die Validierung der Methode zeigt nur geringe Abweichungen zwischen den Modellergebnissen und den FIS-Outputs