Neuronale Netze für betriebliche Anwendungen:Anwendungspotentiale und existierende Systeme

Der vorliegende Arbeitsbericht zeigt eine Auswahl neuronaler Netze für betriebliche Anwendungen. Aufbauend auf der Vorstellung einiger Systeme wird sowohl vom konkreten Anwendungsgebiet als auch von der konkreten Architektur des neuronalen Netzes abstrahiert, um so ein Übertragen der Erkenntnisse auf andere, ähnlich gelagerte Anwendungsprobleme zu ermöglichen. Anhand der abstrahierten Beschreibung ist es möglich, neue betriebliche Anwendungspotentiale neuronaler Netze aufzudecken. Dazu wird überprüft, inwieweit eine neue, potentielle Anwendung denselben Kriterien genügt. Aufgrund der Analogien erhält man neben einer „Machbarkeitsstudie“ ggf. bereits Hinweise auf die geeignete Wahl eines Netzwerktyps und der zugehörigen Netzwerkparameter für das neue Anwendungsproblem

Hybride Wissensverarbeitung in der präventivmedizinischen Diagnostik

von Andreas KollerPaderborn, Univ.-GH, Diss., 199

Neuronale Netze als Grundlage für die Analyse und Optimierung von Flockungsprozessen in der Praxis der Trinkwasseraufbereitung

Die Modellierung von Prozessen der Trinkwasseraufbereitung wird durch zunehmende Quali-tätsanforderungen, aber auch durch hohe Anforderungen an die Betriebssicherheit und einen erhöhten Kostendruck an Bedeutung gewinnen. Neuronale Netze stellen eine innovative und bisher in der Trinkwasseraufbereitung selten eingesetzte Verfahrensweise dar, auf Basis von Prozessdaten Modelle zu trainieren und die Modelle selbst oder Erkenntnisse aus der Modellie-rung in der Praxis der Trinkwasseraufbereitung umzusetzen. Der Hauptvorteil dieser Methode liegt in der Fähigkeit der neuronalen Netze, auch ohne detaillierte Kenntnisse grundlegender Mechanismen stark nichtlineare Zusammenhänge abbilden zu können. Ziel dieser Arbeit war es, die Grundlagen für das Training der neuronalen Netze zu erarbeiten und das Vorgehen bei der Modellierung an dem Beispiel eines in einer konventionellen Trink-wasseraufbereitungsanlage integrierten Flockungsprozesses aufzuzeigen. Des Weiteren sollte die Online-Fähigkeit der Modelle auch unter Gesichtspunkten der Prozessoptimierung unter Beweis gestellt werden. Neben diesen eher betriebstechnischen Gesichtspunkten wurde der Einsatz neuronaler Netze als wissenschaftlich nutzbares statistisches Analysewerkzeug unter-sucht. So konnten auf Basis historischer Daten aus dem Wasserwerk Obermaubach, betrieben durch die Stadtwerke Düren, erfolgreich neuronale Netze trainiert werden, um die Trübung im Ablauf der Flockungsstufe über einen Zeithorizont von einer Stunde in die Zukunft vorherzusagen. Aufbauend auf den Vorhersagen aus der Trübungsmodellierung wurde eine Optimierungsstra-tegie zur Anpassung der Flockungsmitteldosierung auf Basis einer Kostenfunktion entwickelt und das Optimierungspotential auf etwa 10 % Kosteneinsparung abgeschätzt. Um die Anwend-barkeit des Systems in der Praxis zu testen, wurden die neuronalen Netze mit Daten aus dem Prozess in Echtzeit gespeist, so dass online Vorschläge für eine optimale Flockungsmitteldosie-rung ausgegeben wurden, die dem entsprechend vom Betriebspersonal von Hand im Prozess eingestellt wurden. In ersten Versuchen wurde die Einsatzfähigkeit in der Praxis nachgewiesen, und es konnte gezeigt werden, dass durch die Umsetzung der Optimierungsvorschläge die zu erwartende Kosteneinsparung erreicht werden kann. Durch eine Sensitivitätsanalyse konnte des Weiteren nachgewiesen werden, dass die im neu-ronalen Netz abgebildeten statistischen Zusammenhänge zwischen den Modellparametern vi-sualisiert und zu einer Interpretation der Intensität des Einflusses der verschiedenen Eingangs-größen und von deren Wechselwirkungen untereinander herangezogen werden können. Die gefundenen Zusammenhänge stimmen mit Datenanalysen und Ergebnissen aus Laboruntersu-chungen überein. Somit konnte im Rahmen dieser Arbeit eine hohe Leistungsfähigkeit von neuronalen Netzen für die Abbildung stark nichtlinearer Zusammenhänge und deren Einsatzfähigkeit in Online-Systemen zur Betriebsoptimierung bewiesen werden. Des Weiteren bietet die Sensitivitätsana-lyse unter wissenschaftlichen Gesichtspunkten ein hohes Potential für die Evaluierung von Zu-sammenhängen stark nichtlinearer Systeme. Aus den Ergebnissen konnten daher vielfältige Ansätze für weitere praxisbezogene Einsatzmöglichkeiten und Forschungsvorhaben abgeleitet werden

Anwendung von intelligenten Technologien in der online-Qualitätskontrolle von Druckprodukten

Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der Anwendung von intelligenten Technologien in der online-Kontrolle von Druckprodukten. Ausgehend von der Qualität der Druckprodukte und den Möglichkeiten der Kontrolle von Druckqualität direkt im Herstellungsprozess werden Lösungen der Druckbildkontrolle diskutiert. Den Kern der Arbeit bildet die Anwendung intelligenter Technologien, wie Fuzzy Logic oder Neuronale Netze, in der Kontrolle von Druckbildern. Aufgrund der Generalisierungsmöglichkeiten und der Modularität der untersuchten Algorithmen eignen sich die beschriebenen Ansätze zur Implementierung in ein Druckkontrollsystem oder in andere zeitkritische Bildverarbeitungssysteme

Multivariate Verfahren zur Auswertung von FIA-Messsignalen und deren praktische Anwendung

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Approximation, Reduktion und Regelextraktion:Semantikbeschreibung für neuronale Netze

Die Dissertation befasst sich mit der Problemstellung, aus einem mehrschichtigen Neuronalen Feedforward-Netz, das für die Außenwelt als Black Box wirkt, eine semantische Beschreibung zu extrahieren. Als Form dieser Beschreibung des Netz-Verhaltens dient die Struktur einer Regelbasis bestehend aus IF-THEN-Regeln. Hierbei steht das Ziel im Vordergrund, eine möglichst allgemeine Methodik der Regelextraktion zu entwickeln, so dass die resultierenden Verfahren flexibel eingesetzt werden können. Diese zentralen Aspekte der Arbeit sind die Approximation der Sigmoiden durch die Rampenfunktion, die Reduktion der Neuronenanzahl in der verborgenen Schicht (bei dreischichtigen Feedforward-Netzen) sowie die Extraktion von Regeln aus einem Neuronalen Netz. Diese drei Bausteine - die Approximation, die Reduktion und die Regelextraktion - können nun verschiedentlich miteinander kombiniert werden