Ein adaptives Prognosesystem zur Unterstützung von Produktionsplanungsprozessen

Die vorliegende Diplomarbeit vergleicht statistische Verfahren und neuronale Netze als Instrumente der Vorhersage von Zeitreihen und zeigt Stärken und Schwächen beider Modelle auf. Der Nachweis wird anhand von Daten aus der Produktionsplanung von Industrieunternehmen sowie aus dem Bereich der Kieferorthopädie geführt. Ausgehend von den Ergebnissen werden Möglichkeiten zur Verbesserung der Vorhersage im Bezug auf die Datenmodellierung sowie die Architektur und die Eigenschaften neuronaler Netze diskutiert, sowie ein Vergleich der prinzipiellen implementierten Netztypen untereinander hinsichtlich der Vorhersagequalität und die Vorhersage betreffender Charakteristika durchgeführt. Im praktischen Teil der vorliegenden Arbeit wurden weitergehend die zur Vorhersage verwendeten neuronalen Netze in einer universell verwendbaren Bibliothek implementiert. Für den obig erwähnten Anwendungsbereich der Produktionsplanung mit Hilfe neuronaler Netze wurde ein kommerziell verwendbares Programmodul entwickelt. In diesem Zusammenhang werden Probleme diskutiert, die insbesondere im praktischen Einsatz neuronaler Netze auftreten können

Posenerkennung von Personen innerhalb von Menschenmengen

Das Bestimmen von Körperposen in Bildern durch Deep-Learning-Verfahren ist bereits ein weit verbreitetes und stark untersuchtes Themengebiet aus der Computergrafik. Das Ziel dieser Arbeit ist die Evaluation aktueller State-of-the-Art-Verfahren zur Bestimmung von Skelettposen auf Bilddaten hinsichtlich der Echtzeitfähigkeit und Qualität ihrer Ergebnisse. Dazu wird in erster Linie untersucht, inwieweit diese Verfahren auf Datensätzen mit großen Menschenmengen verwendet werden können. Um dieser Frage nachzugehen, wurde ein neuer Datensatz geschaffen, welcher für die quantitative Auswertung der Verfahren annotiert wurde. Zugrunde liegen dem Datensatz Bilder, welche vom Fraunhofer IOSB zur Verfügung gestellt wurden. Die Ergebnisse von zwei ausgewählten Verfahren auf dem Datensatz zeigen, dass mit zunehmender Personenzahl die Nutzbarkeit der Verfahren abnimmt, da die Rate der erfolgreichen Detektionen von Körperposen sinkt. Dennoch lassen unterschiedliche Ergebnisse der quantitativen und qualitativen Analyse darauf schließen, dass nochweitere Untersuchungen sowohl hinsichtlich der Evaluation, als auch der Verfahren erforderlich sind

Automatic and Expierence-based Diagnostics using Distributed Data and Neural Networks

Der zunehmende Einsatz komplexer mechatronischer Systeme in Kraftfahrzeugen erfordert neue Methoden und Vorgehensweisen für eine zielsichere Diagnose in der Kfz-Werkstatt. Mit neuen technischen Diagnoseverfahren soll die Erkennung und Bewertung von fehlerhaften Systemen im Kfz verbessert werden. Ein neuer Ansatz ist das Lernen aus Reparatur¬falldaten mittels neuronaler Netze. Diese Technologie der künstlichen Intelligenz ermöglicht es aus den Reparaturfalldaten Zusammenhänge und Abhängigkeiten zu lernen und das erlernte Wissen für zukünftige Reparaturfälle zu nutzen.Incremental insertion of complex mechatronic systems in the vehicles leads to a serious need of a parallel development of new methods and approaches for a safe-based diagnosis in the vehicles' factory. The idea behind is to improve both of detection and evaluation processes of faulty systems using new techniques for the diagnosis process. The adopted approach is to enable the diagnostic system to learn from the data of the past repairing cases based on neural networks, which involve artificial intelligence methodologies. These methodologies enable the diagnostic system to learn -from the coherence and independences involved in the past data- the needed know how, which can be further used for future repairing cases

Anwendungsmöglichkeiten neuartiger EDV-gestützter Erkennungsmethoden zur Identifizierung gefährlicher Betriebszustände in Chemieanlagen (I)

Das Vorhaben erbrachte einen Beitrag zur operatorunabhängigen Beurteilung des Prozeß- und Anlagenzustandes chemischer Reaktoren, insbesondere zur Identifizierung gefährlicher Betriebszustände bei der diskontinuierlichen Fahrweise exothermer Reaktionen. Die Eignung von Mustererkennungsmethoden zur Prozeßdiagnose wurde am Beispiel eines chemischen Laborreaktors für einen stark exothermen Referenzprozeß - säurekatalysierte Veresterung von Essigsäureanhydrid mit Methanol - untersucht. Vor ihrer Anwendung als Zustandsklassifikator mußten die Mustererkennungssysteme zunächst mit den Prozeßdaten des normalen und gestörter Reaktionsverläufe unter Zuhilfenahme von Expertenwissen trainiert werden, um das komplexe nichtlineare Prozeßverhalten bis hin zum Entscheidungsresultat abzubilden. Danach konnte der trainierte Klassifikator zur Prozeßdiagnose genutzt werden. Die besten Ergebnisse bei der Erkennung von Betriebszuständen in Semibatch-Prozessen wurden mit dreischichtigen Perceptron-Netzen erreicht. Sie konnten auch Mehrfachfehler und nichttrainierte Reaktionsverläufe klassifizieren. Um das Gefährdungspotential von fehlerhaften Betriebszuständen beurteilen zu können, wurden separate Perceptron-Netze für die Gefahren- und Fehlerklassifikation eingesetzt. Ihre Leistungsfähigkeit wurde sowohl für den Semibatch-Betrieb als auch für die kontinuierliche Fahrweise experimentell nachgewiesen

Untersuchung des Potentials Neuronaler Netze für Regelungsprozesse am Beispiel eines Betonverteilers

Ziel der Arbeit ist die Entwicklung eines Ansatzes zur Nutzung Neuronaler Netze für die Steuerung eines Betonverteilers. Nach der Erläuterung der Grundlagen Neurona-ler Netze wird ein Netz entworfen und ein Test anhand realistischer Testdaten durch-geführt. Nach einer ausführlichen Beschreibung des Umfelds des Anwendungsfalls (Betonverteiler), sowie der Grundlagen Neuronaler Netze, ihrer Lernverfahren und ihrer Einsatzmöglichkeiten in der Regelungstechnik erfolgt der Entwurf eines Ansatzes zur Konstruktion eines Netzes für den Betonverteiler als Anwendungsfall sowie die Beschreibung der Implementation von Simulationsmodell und neuronalem Netz

Konvolutionäre neuronale Netze in der industriellen Bildverarbeitung und Robotik

In the first part of this dissertation, a framework for the design of a CNN for FPGAs is presented, consisting of a preprocessing algorithm, an augmentation technique, a custom quantization scheme and a pruning step of the CNN. The combination of conventional image processing with neural networks is shown in the second part by an example from robotics, where an image-based visual servoing process is successfully conducted for a gripping process of a robot

Ein Smart Home Management-System basierend auf adaptive Lernalgorithmen des Verhaltenserwerbs (ENKOS)

Mit dem adaptiven Energie- und Komfortmanagementsystem „ENKOS“ auf Basis von Learning Classifier Systems wird die Benutzung elektrischer Geräte in einem Haushalt adaptiv gelernt. Diese werden zur Steigerung des Wohnkomforts durch eine intelligente Vorhersage eingesetzt, womit ein völlig neuer Ansatz eines „Smart Home“-Systems realisiert wird. Außerdem wird damit eine signifikante Energiereduzierung erreicht. Beide Ziele, die Komfortsteigerung sowie die Energieminimierung in einem standardisierten Haushalt, wurden in eine Zielfunktion integriert und mit Hilfe von verhaltenspsychologischen Methoden quantifiziert. Danach wurde die Topologie von ENKOS, dem zentralen Lern- und Steuersystem der elektrischen Geräte, aus mehreren Möglichkeiten ausgewählt. Die Zielvariante wurde „Kognitive Learning Classifier Systems“ (KLCS) genannt, da die LCS die Grundlage des Ansatzes bilden und um Methoden der kognitiven Verhaltensforschung erweitert wurden.In the present work it has been able to develop an adaptive learning system "ENKOS" ("Energy and Comfort management system") basing on Learning Classifier Systems to adopt human behavior in relation to the use of electrical appliances in a household. This could be used to improve living comfort through an intelligent prediction. The learning algorithm refers to a correction of a decision made by ENKOS by the user and as well as the correction time, and so realizes an adaptive "smart home" system with the help of a completely new approach. The information got by the usage patterns of electrical equipment by users are also used for the construction of logical and electrical models of the apartment, which could be used for a significant energy reduction in the household. Both of these goals, the increase of living comfort and the energy minimization in a standardized household were integrated into an objective function and thus quantified. For accurate parametrization of the objective function, behavioral psychological methods of human decision-making have been used to convert the objective control strategy of all devices in the simulated household into the subjective perception of people. Thereafter, the topology of ENKOS, the central learning and control system of the electrical devices were selected from several options. In particular, for the integration of simple physical models into a complex behavior model stored in the LCS several fundamental issues were discussed to generate a final overall topology. The target variant was named “Cognitive Learning Classifier Systems” (KLCS) derived form the basis of the approach, the LCS, extended by the methods to adopt human decision making. After setting up the structure of the system, a standard simulation environment was developed to evaluate different parameters of the created KLCS objectively in terms of maximizing the objective function. This revealed that two out of three tested methods of energy minimization and only two of six parameters of the LCS components are having a significant impact on the target function value. It was shown that the established system ENKOS could both, an increase in comfort for the user and a significant reduction of energy consumption in the simulated standard apartment. With ENKOS a real adaptive smart home system was created to help the user in daily living.Mit der vorliegenden Arbeit ist es gelungen, ein adaptives Lernsystem „ENKOS“ („Energie- und Komfortmanagementsystem“) auf Basis von Learning Classifier Systems zu entwickeln, um menschliche Verhaltensweisen in Bezug auf die Benutzung elektrischer Geräte in einem Haushalt zu lernen. Diese konnten für die Steigerung des Wohnkomforts durch eine intelligente Vorhersage eingesetzt werden. Der Lernalgorithmus bezieht zum einen die Korrektur der Entscheidung von ENKOS durch den Nutzer und zum anderen die Korrekturzeit ein und realisiert damit adaptives „Smart Home“-System mit einem völlig neuen Ansatz. Die Informationen, die durch die Benutzungsmuster von elektrischen Geräten durch die Nutzer erhoben werden können, werden außerdem zum Aufbau von logischen und elektrischen Modellen der Wohnung benutzt, womit eine signifikante Energiereduzierung erreicht werden konnte. Beide Ziele, die Komfortsteigerung sowie die Energieminimierung in einem standardisierten Haushalt, wurden in eine Zielfunktion integriert und damit quantifiziert. Für die Anpassung der Zielfunktion wurden auch verhaltenspsychologische Methoden der menschlichen Entscheidungsfindung herangezogen, um die objektive Steuerstrategie aller Geräte im simulierten Haushalt in die subjektive Empfindung von Menschen überführen zu können. Danach wurde die Topologie von ENKOS, dem zentralen Lern- und Steuersystem der elektrischen Geräte, aus mehreren Möglichkeiten ausgewählt. Insbesondere für die Integration der einfachen physikalischen Modelle in ein komplexes Verhaltensmodell (abgebildet durch die LCS-Regeln) wurden mehrere grundsätzliche Fragestellungen gegeneinander abgewogen, um eine entsprechende Gesamttopologie zu generieren. Die Zielvariante wurde „Kognitive Learning Classifier Systems“ (KLCS) genannt, da die LCS die Grundlage des Ansatzes bilden und um Methoden der kognitiven Verhaltensforschung erweitert wurden. Nach dem Aufstellen der Systemstruktur wurde eine Standardsimulationsumgebung geschaffen, um verschiedene Parameter des geschaffenen KLCS objektiv bewerten zu können, um die Zielfunktion zu maximieren. Dabei kam heraus, dass zwei von drei untersuchten Methoden der Energieminimierung aussichtsreich sind, wobei bei der Parametrisierung der LCS-Komponenten lediglich zwei von sechs Parametern einen signifikanten Einfluss auf den Zielfunktionswert haben. Es konnte gezeigt werden, dass das aufgestellte System ENKOS sowohl eine Steigerung des Komforts für die Nutzer ermöglicht sowie die signifikante Reduzierung des Energieverbrauchs in der simulierten Standardwohnung realisiert. Damit ist ein wirklich adaptives Smart Home-System im Sinne des Anwenders als Ansatz geschaffen und evaluiert worden