Projekte: Neuronale Fuzzy-Logik für Mustererkennung, Meßwertanalyse und Regelung in der Automatisierungstechnik
| Kontaktadresse: |
Prof. Dipl.-Ing. Dipl.-Ing. Ulrich Lehmann
Märkische Fachhochschule Iserlohn (MFH),
Fachbereich Physikalische Technik
Forschungsschwerpunkt Fuzzy-Technologien in der Ingenieurtechnik
Lehrgebiet Prozeßinformatik und Regelungstechnik
Frauenstuhlweg 31, 58644 Iserlohn
Postfach 2061, 58590 Iserlohn
Tel.: 02371-566-180
Fax.: 02371-566-209
Email: lehmann @ fh-swf.de |
| Zielsetzung des Teilprojektes: |
| Automatisierungssysteme sind erforderlich, um Energie, Rohstoffe und/oder Informationen bei der Produktion von Waren oder Dienstleistungen einzusparen und um die Qualität der Produkte zu verbessern. Im Forschungsschwerpunkt werden praxisnahe Werkzeuge für Modellbildung, Simulation, Reglerentwickung und -optimierung sowie für die Prozeßvisualisierung erforscht und/oder anwendungsorientiert entwickelt.
Ein Schwerpunkt der Arbeiten im Forschungsverbund ist die Entwicklung von einfach anwendbaren und wartungsfreundlichen Automatisierungssystemen. Es ist das Ziel einen einfach anwendbaren Neuro-Fuzzy-Regler für die Temperaturregelung in Kunststoffverarbeitungsmaschinen zu implementieren.
Durch Hybridsysteme, bestehend aus konventionellen Reglern, Fuzzy-Komponenten und Neuronalen Netzen, können anspruchsvolle Steuerungs- und Regelungsprobleme effizient gelöst werden. Die Systeme sollen dabei nicht komplexer als nötig, aber so transparent wie möglich sein. Insbesondere die Vorteile von Fuzzy-Komponenten, das Expertenwissen umgangssprachlich aufzunehmen und zu speichern, sollen dem Anwender einen wirtschaftlichen Nutzen für die Reduktion der kostenintensiven Maintenance bringen. Die Lernfähigkeit von Neuronalen Netzen soll den Optimierungsaufwand für den Regler deutlich reduzieren. Es liegen bereits Erfahrungen über eine Vielzahl von Regelstrecken aus der Industrie vor. Diese reichen von Abgasregelungen über Regelungen in Kraftwerken und Klimaanlagen bis hin zu Walzspaltregelungen. Die Arbeitsergebnisse sollen für den Technologietransfer in kleine und mittelständische Unternehmen (KMU) und für die fortlaufende Aktualsierung der Ausbildung an der MFH genutzt werden. Studenten werden über Diplomarbeiten in das Forschungsvorhaben eingebunden und für den aktiven Technologietransfer ausgebildet.
Fuzzy-Logik, Neuronale Netze und Evolutionäre Algorithmen sind neue Methoden für Problemlösungen in der Automatisierungstechnik und Informatik. Die neuen Methoden werden die konventionellen Techniken ergänzen, jedoch nicht ersetzen. Das geplante Teilprojekt soll die Integration der unterschiedlichen Techniken beschleunigen. |
| Arbeitsplan: |
- Recherche (Patente): Okt. 1997 bis Dez. 1997
- Aufbereitung und Ausarbeitung: Jan. 1998 bis März 1998
- Studie: April 1998 bis Juni 1998
- Review mit Anwendern aus dem KMU-Bereich
- Festlegung Gesamtkonzept: Juni 1998
- Labormuster (Neuro-Fuzzy-Regler): Juli 1998 bis Juni 1999
- Entwurf, Modell, Aufbau und Test
- Vergleich mit konventionellen Reglern an praktischen Regelstrecken
- Prototyp (Neuro-Fuzzy-Regler): Juni 1999 bis Juli 2000
- Entwurf, Modell, Aufbau und Test
- Bewertung der Ergebnisse
- Vorstellung von Ergebnissen auf der Interkama
- und/oder Hannover Messe.
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| Kooperationspartner: |
- kleine und mittelständische Unternehmen (KMU) aus der Region
- Prof. Dr.-Ing. H. Johannes, Informatik, MFH Iserlohn
- Prof. Dr.-Ing. M. Büchel, Regelungstechnik, FH Gelsenkirchen
- Prof. Dr.-Ing. St. Dormeier, Steuerungs- und Regelungstechnik, FH Bielefeld
- Prof. Dipl.-Ing. E. Weiner, Regelungstechnik und Prozeßautomatisierung, FH Münster
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