Abstract
Durch Fuzzy-Regler sind eine Reihe von nichtlinearen und schwer modellierbaren Prozessen relativ einfach zu regeln. Werden sie durch eine Kombination von Expertenwissen und Lerntechniken zu Neuro-Fuzzy-Reglern erweitert, lassen sich durch Adaption auch zeitvariante Prozesse beherrschen. Gegenüber rein wissensbasierten Fuzzy-Reglern verringert Lernen auch den Entwicklungsaufwand, so daß der „knowledge-engineering-bottleneck“ reduziert wird. Neuro-Fuzzy-Regler leiden jedoch genau wie normale Fuzzy-Regler unter dem „curse-of-dimensionality“, denn die Anzahl der Regeln wächst i.d.R. exponentiell mit der Anzahl ihrer Eingänge. Im gleichen Maße steigt dann auch der Lernaufwand. Daher sind Fuzzy- und Neuro-Fuzzy-Regler nicht direkt für die Regelung komplexer Prozesse mit einer Vielzahl von Eingangssignalen geeignet. Eine Lösung dieses Problems stellen dekomponierte Neuro-Fuzzy-Systeme, wie der NetFAN-Ansatz, dar. Wie dieser in der Praxis für komplexe, sicherheitskritische Prozesse eingesetzt wird und wie sich das auf die Wissensverarbeitung auswirkt, wird in diesem Beitrag am Beispiel der adaptiven Regelung eines 2-achsigen, pneumatisch betriebenen SCARA-Typ-Roboters gezeigt.
Originalsprache | Deutsch |
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Seiten | 1-16 |
Seitenumfang | 16 |
Publikationsstatus | Veröffentlicht - 1998 |
Veranstaltung | 8.Workshop Fuzzy Control - Dortmund, Deutschland Dauer: 05.11.1998 → 06.11.1998 |
Tagung, Konferenz, Kongress
Tagung, Konferenz, Kongress | 8.Workshop Fuzzy Control |
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Land/Gebiet | Deutschland |
Ort | Dortmund |
Zeitraum | 05.11.98 → 06.11.98 |