07.04.2003 bis 12.04.2003
Hannover Messe 2003 / Exponatbeschreibung "COIN"

COIN – Computational Intelligence for Industry

Erfolgreich mit Industriepartnern realisierte Projekte aus dem Bereich Automatisierung und Wissensanalyse werden präsentiert:

Wissensanalyse und Data Mining dienen zur Auswertung von Datenbanken, wie sie z.B. in modernen Prozessleitsystemen oder bei betriebswirtschaftlichen Betrachtungen vorliegen.

Methoden der CI (Computational Intelligence) zusammen mit Verfahren der klassischen Regelungstechnik ermöglichen die weitestgehend automatisierte Regleroptimierung mit dem Ziel einer optimalen Prozessführung. Computational Intelligence (CI) ist der Oberbegriff für informationstechnische Methoden zur Handhabung von Wissen und Lernmethoden, wie Fuzzy-Logik, Neuronale Netze, Data Mining und Evolutionsstrategien, sowie für ihre Anwendung. Sie eröffnet völlig neue Anwendungshorizonte. So ermöglicht sie die schnelle automatische Verarbeitung von unscharfen und ungenauen Daten, von Erfahrungswissen und Schätzwerten sowie das automatische Trainieren und Anpassen von Automatisierungssystemen an komplexe Aufgabenstellungen und/oder hohe Güteanforderungen. [>> www.coin-forschung.de]

Unsere Aussteller und Exponate auf dem Gemeinschaftsstand der Nordrhein-Westfälischen Hochschulen "Forschungsland NRW" (Halle 18, Stand M12) im Einzelnen:

Prof. Dr. Johannes, FH Südwestfalen, Campus Hagen und Prof. Dr. Blümel, FH Bochum: Einsatz von Wissensmanagement zur Nutzung von unternehmensinternem und externem Wissen Prof. Dr. Hermann Johannes von der Fachhochschule Südwestfalen und Prof. Dr. Bernd Blümel von der Fachhochschule Bochum testen und entwickeln IT-Systeme im Bereich Wissensmanagement. Hierbei handelt es sich um meist intranetbasierte Software, mit deren Hilfe unternehmensinternes aber auch externes Wissen verarbeitet werden kann. Aufgaben solcher Systeme sind die Speicherung, Kategorisierung und Klassifizierung des vorhandenen Wissens, die Verteilung relevanter Informationen an die entsprechenden Personen und die Möglichkeit der gezielten Suche in der Wissensbasis des Unternehmens. Einige dieser Systeme bieten Funktionalitäten für eine verbesserte Kommunikation in Form von Foren, Chats oder Netmeetings an und unterstützen die Zusammenarbeit mit Hilfe gemeinsamer Workspaces im Unternehmensintranet. Auf der Messe sollen konkrete Softwareprodukte verschiedener Anbieter sowie ein selbst entwickeltes Tool für die Speicherung, Kategorisierung und Recherche in Literaturhinweisen im Intranet der Fachhochschule Bochum vorgestellt werden. [>> Prof. Dr. Johannes] [>> FH Südwestfalen] [>> FH Bochum]

Prof. Dr. Bartz und Prof. Dr. Schaedel, FH Köln: Entwicklung von praxistauglichen Methoden zur Systemidentifikation und den darauf aufbauenden Schritten Entwurf / Konfigurierung von klassischen PID-Reglern. [>> FH Köln]

Prof. Dr. Bongards und Prof. Dr. Westenberger, Campus Gummersbach der FH Köln: Neuronale Netze und Fuzzy Control für die Betriebsoptimierung von Kläranlagen in Kombination mit einer benutzergerechten Visualisierungstechnik für raue Umgebungsbedingungen Prof. Dr. Michael Bongards und Prof. Dr. Hartmut Westenberger von der Fachhoch­schule Köln - Campus Gummersbach präsentieren intelligente Prozessleitsysteme für Verfahrenstechnik und Umweltschutz. Hierbei ermöglichen es neu entwickelte Softwarekomponenten auf der Basis von Neuronalen Netzen und Fuzzy-Reglern, für eine Anlage Zustandsgrößen über eine oder mehrere Stunden in die Zukunft zu prognostizieren und so gefährliche Betriebszustände frühzeitig zu erkennen. Rechtzeitige automatische oder bedienergesteuerte Eingriffe vermeiden Havarien oder Umweltschäden. Kombiniert wird das System mit einer benutzergerechten Visualisierungstechnik für raue Umgebungsbedingungen, sogenannte Augmented Reality-Systeme. Damit erhält der Bediener drahtlos an jedem Ort schnell und umfassend die Information zum Zustand seiner Anlage verbunden mit den aktuellen Prognosen. Die Systeme sind auf kommunalen Kläranlagen entwickelt worden und dort erfolgreich im Einsatz. [>> http://home.t-online.de/home/prof.bongards/ci_base.htm] [>> FH Köln]

Prof. Dr. Dormeier, FH Bielefeld: Computational Intelligence–basierte Massetemperaturregelung für den Einsatz an Kunststoff-Extrusionsanlagen Vorgestellt wird ein Regelkonzept zur Mehrgrößenregelung von verfahrenstechnischen Prozessen auf der Basis von CI-Komponenten. Derartige Prozesse sind einer mathematisch-physikalischen Modellierung nur bedingt zugänglich, bedingt durch komplexe und variable innere Verkopplungen und Zustände. Die seit einigen Jahren verfügbaren Methoden der Computational Intelligence mit ihren Eigenschaften wie numerische Wissensrepräsentation, Adaption und Fehlertoleranz stellen neben den klassischen Methoden leistungsfähige Instrumente zur Verfügung, empirisches, nichtalgorithmisches Wissen, zum Beispiel während der Produktion anfallende Messdaten, zu einem leistungsfähigen Regelkonzept zu verarbeiten. Das Anwendungsbeispiel bezieht sich auf eine Schmelzetemperaturregelung für Kunststoff-Extruder. [>> FH Bielefeld]

Prof. Ulrich Lehmann und Prof. Dr. Jörg Krone, FH Südwestfalen, Campus Iserlohn: CI-Regler (Computational-Intelligence-Controller) für nichtlineare und zeitvariante Prozesse Ein Industrie-PID-Regler wird mit den Komponenten Identifikation der Streckenparameter, Modellbildung der Regelstrecke, evolutionäre Optimierung des PID-Reglers am generierten Modell der Regelstrecke, Datenbank für Strecken- und Reglerparameter und Training sowie Verwaltung eines KNN (Künstlich Neuronales Netz) für eine Adaption der Reglerparameter an die Parameter der Regelstrecke im laufenden Betrieb, zu einem CI-Regler (Computational Intelligence Controller) ausgebaut. Mit Data-Mining-Methoden wird der optimale Parametersatz für den jeweiligen Prozesszustand ausgewählt und in den Regler geladen. Der Regler verbessert die Regelgüte mit steigender Betriebsdauer der Regelung. Der Prototyp basierend auf einem Industrie-PC unter Windows 2000 mit Matlab/Simulink-Simulationssystem und dSPACE-Signalprozessor für die Ankopplung an den Prozess (Regelstrecke). Eine Mikrocontroller-Lösung auf Basis Infineon C 167, als Front-End-Prozessrechner mit TCP/IP-Stack für Intranetankopplung an ein Leitsystem, liegt als Prototyp vor. [>> Prof. Ulrich Lehmann] [>> Prof. Dr. Jörg Krone] [>> FH Südwestfalen]

Poster: Computational Intelligence Controller für nichtlineare Regelstrecken (214,5 kB)

Poster: Computational Intelligence Regler für I-Tn Regelstrecken (4,8 MB)