| Kontaktadresse: |
Prof. Dipl.-Ing. Egon Weiner
Euregio Computational Intelligence Centrum
Entwicklungseinrichtung der Fachhochschule Münster
Arnold-Kock-Str. 2
48565 Steinfurt-Borghorst
Tel: 02552-93 63 0
Fax: 02552-93 63 93
e-mail: weiner @ fh-muenster.de |
| Zielsetzung des Teilprojektes: |
Bisherige Erfahrungen haben gezeigt, dass es notwendig ist, die Technologien “Neuronale Netze” und “Fuzzy” zu “Neuronaler Fuzzy-Logik” zu verbinden, um Steuerungen und Regelungen lernfähig zu machen.
Notwendig wird diese Eigenschaft durch die Variation von Prozessparametern bei technischen Systemen. Hier versagen die Dienste eines nicht lernenden Reglers, wie z.B. eines auf Fuzzy-Logik-basierten Regler-Typs. Grundsätzlich fordert die Steuerung und Regelung von komplexen technischen Systemen, die Einbindung von Bediener- und Erfahrungswissen auf der einen Seite (Fuzzy-Logik) und intelligentes Anpassungsverhalten (Lernfähigkeit von => Neuronalen Netze) auf der anderen Seite.
Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die Portierung dieser neuen Reglerstrukturen und Steuerungsalgorithmen auf verschiedene Arten von Zielsystemen, damit Industrieakzeptanz erreicht wird. Unter anderem zählen hierzu PC-Plattformen, Micro-Controller-Steuerungen und SPS-basierte Systeme.
Durchgeführte Online-Recherchen in Patentdatenbanken zeigen Anmeldungen von Patenten oder auch Gebrauchsmustern von verschiedenen Bereichen der Steuerungen und Regelungen von technischen Prozessen mit Neuronaler Fuzzy-Logik. Dabei zeigt sich ihre Anwendung in vielfältiger Weise. Der Aspekt, Erfahrungswissen und eine gewisse Lernfähigkeit zu kombinieren, ermöglicht ein breites Band an Anwendungsmöglichkeiten. |
| Einbindung in den Forschungsverbund: |
| Gemeinsam mit der FH Bielefeld, der MFH Iserlohn und der FH Gelsenkirchen soll ein Neuro-Fuzzy-Regler entwickelt werden. Dabei wird die Arbeitsgruppe in Münster in enger Abstimmung mit den o.g. Fachhochschulen Neuro-Fuzzy-System-Komponenten entwickeln und evaluieren. Hierbei geht es nicht nur eine Kombination im Sinne eines Nebeneinander von reinen Fuzzy- und reinen Neuro-Strukturen, sondern eine Verschmelzung beider Bereiche zu einer integrierten Lösung. Die oft in der Industrie vorzufindende Mischung aus vorhandenen Messdaten und Expertenwissen könnte somit für die Parametrierung eines Reglers genutzt werden. Die Reglerstrukturen sollen anhand konkreter Problemstellung entwickelt und getestet werden. Schwerpunkte dieser Arbeiten liegen im Bereich Entwicklung und Ergänzung von Neuro-Fuzzy-Strukturen sowie Implementierung dieser Strukturen und deren Tests bzw. Bewertung. |
| Arbeitsplan: |
- Fertigstellung von Modellen in den verschiedenen Entwicklungsumgebungen in enger Abstimmung mit den Fachhochschulen des Verbundes
- Entwicklung von Neuro-Fuzzy-Strukturen zur Regelung simulierter Prozesse anhand erstellter Modelle
- Tests und Bewertung der entwickelten Regelstrukturen
- Ergänzung und Optimierung von Neuro-Fuzzy-Reglerstrukturen sowie deren Test und Bewertung
- Implementierung auf Zielsysteme
|
| Kooperationspartner: |
Die Entwicklung eines Neuro-Fuzzy-Reglers wird von den Arbeitsgruppen der
FH Münster,
FH Bielefeld und der
MFH Iserlohn gemeinsam durchgeführt.
Enge Zusammenarbeit und konkrete, anwendungsorientierte Projektziele sind die Vorteile des fachübergreifenden Forschungsverbundes.
kleine und mittelständische Unternehmen (KMU) aus der Region |
