Doktorarbeit / Dissertation, 2014
262 Seiten
Diese Dissertation befasst sich mit der Anwendung der neuronalen adaptiven Regelung auf komplexe dynamische Systeme. Die Arbeit zielt darauf ab, die Leistungsfähigkeit dieser Regelungstechnik für die Steuerung komplexer und nichtlinearer Prozesse aufzuzeigen. Sie untersucht die Herausforderungen und Möglichkeiten, die mit der Anwendung von neuronalen Netzen in der Regelungstechnik verbunden sind, sowie die potentiellen Vorteile dieser Technik.
Kapitel 1 bietet eine Einführung in die Theorie der komplexen dynamischen Systeme. Es werden Definitionen und Klassifizierungen von dynamischen Systemen behandelt, sowie die Herausforderungen, die sich aus der Komplexität dieser Systeme ergeben. Dieses Kapitel beleuchtet auch verschiedene Ansätze zur Modellierung komplexer dynamischer Systeme.
Kapitel 2 behandelt die Grundlagen der neuronalen adaptiven Regelung. Es werden die Architektur und das Funktionsweise von künstlichen neuronalen Netzen vorgestellt. Weiterhin werden die Anwendungsmöglichkeiten von neuronalen Netzen in der adaptiven Regelung erläutert, und die Vorteile dieser Technik gegenüber herkömmlichen Regelungsansätzen.
Kapitel 3 präsentiert die Ergebnisse der Anwendung der neuronalen adaptiven Regelung auf verschiedene komplexe dynamische Systeme. Die Arbeit zeigt die Anwendung der entwickelten Regler auf verschiedene Anwendungsbeispiele, wie z.B. die Steuerung von Produktionsprozessen, Robotern und Transportsystemen.
Neuronale adaptive Regelung, komplexe dynamische Systeme, künstliche neuronale Netzen, Modellprädiktion, Systemidentifikation, Regelungstechnik, Simulation, experimentelle Validierung.
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