Entwicklung emissionsorientierter Methoden zur Abstimmung von Stoff- und Energieströmen auf der Basis von fuzzyfizierten Expertensystemen, neuronalen Netzen und Neuro-Fuzzy-Ansätzen: dargestellt am Anwendungsbeispiel der Produktionssteuerung in einer Färberei der Textilindustrie
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|---|---|
| adam_text | Inhaltsverzeichnis IX
Inhaltsverzeichnis
1 Problemstellung und Lösungsweg 1
1.1 Ausgangslage 1
1.2 Problemstellung 3
1.3 Lösungsweg 10
2 Anforderungsprofil an emissionsorientierte
Produktionsabstimmungsmechanismen 15
3 Auswahl geeigneter Methoden zur Konstruktion emissionsorientierter
Produktionsabstimmungsmechanismen und kritische Bewertung kon¬
ventioneller Verfahren 21
4 Entwurf eines Analysewerkzeuges für
Produktionsabstimmungsmechanismen 27
4.1 Simulation und Modellbildung von Stoff und Energieflußsystemen 27
4.2 Verknüpfung von Simulationssystemen und Systemen zur Abstimmung
von Stoff und Energieflüssen 35
5 Konzeption emissionsorientierter Produktionsabstimmungsmechanismen 37
5.1 Konzeption emissionsorientierter
Produktionsabstimmungsrnechanisrnen auf der Basis von fuzzyfizierten
Reglern bzw. fuzzyfizierten Expertensystemen 37
5.1.1 Definition der Input /Outputvariablen 39
5.1.2 Spezifikation der Terme und Membershipfunktionen für die In
put und Outputvariablen 40
5.1.3 Design der Regelbasis 41
5.1.4 Spezifikation des Inferenzprozesses 42
5.1.5 Bestimmung der Defuzzyfizierungsalgorithmen 46
X Inhaltsverzeichnis
5.1.6 Implementation des FEC 46
5.1.7 Grenzen beim Einsatz von fuzzyfizierten Reglern bzw.
fuzzyfizierten Expertensystemen zur Abstimmung von Stoff und
Energieströmen 47
5.2 Konzeption emissionsorientierter Produktionsabstirnmungsmechanis
men auf der Basis Neuronaler Netze 48
5.2.1 Diskussion formaler Beschreibungsverfahren für Prozesse zur
Abstimmung von Stoff und Energieflüssen in vernetzten
Produktionssystemen 50
5.2.1.1 Interpretation von Abstimmungsprozessen für Stoff und
Energieflüsse als Mustererkennungsproblem 50
5.2.1.2 Interpretation von Abstimmungsprozessen für Stoff und
Energieflüsse als Klassifikationsproblem 52
5.2.1.3 Interpretation von Abstimmungsprozessen für Stoff und
Energieflüsse als Projektionsproblem 52
5.2.1.4 Interpretation von Abstimmungsprozessen für Stoff und
Energieflüsse als Optimierungsaufgabe 53
5.2.2 Akquisition von Beispieldaten zur Projektion des Einflusses von
Handlungsaltemativen in Stoff und Energieflußsystemen 54
5.2.3 Konstruktion von Backpropagation Netzen zur Projektion des
Einflusses spezieller Stoff und Energieflußvarianten 55
5.2.4 Grenzen Neuronaler Netze zur Konstruktion emissionsorientierter
Produktionsabstimmungsmechanismen 59
5.3 Konzeption emissionsorientierter Produktionsabstimmungsmechanis
men auf der Basis von Neuro Fuzzy Systemen 60
5.3.1 Interpretation von Fuzzy Expert Controllern als Neuronale Netze
bzw. von Neuronalen Netzen als Fuzzy Expert Controller 61
5.3.2 Kombination von Backpropagation Netzen mit einer Lernregel
aus dem Competitive Leaming zur Abstimmung von Stoff und
Energieströmen 66
Inhaltsverzeichnis XI
6 Modellierung eines vernetzten Produktionssystems aus der Textilindustrie
zur Analyse emissionsorientierter Produktionsabstimmungsmechanismen 69
6.1 Spezifikation der Problemstellung 71
6.2 Systemanalyse und Informationsbeschaffung 72
6.3 Modellaufbau 82
6.4 Modellübersetzung 85
6.5 Verifikation 88
6.6 Strategische und taktische Simulationsplanung 88
6.7 Simulationsexperimente 89
7 Anwendung von Ansätzen zur Abstimmung von Stoff und Energieströmen
anhand eines Produktionssystems aus der Textilindustrie 91
7.1 Anwendung von Fuzzy Expert Controllern zur Abstimmung von Stoff
und Energieströmen 92
7.1.1 Modellierung und Implementation von Fuzzy Expert Controllern
zur Abstimmung von Stoff und Energieströmen 92
7.1.1.1 Definition der Input /Outputparameter 92
7.1.1.2 Spezifikation von Termen und Membershipfunktionen 93
7.1.1.3 Design der Regelbasis 94
7.1.1.4 Auswahl der Verknüpfungsoperatoren 95
7.1.1.5 Definition von Plausibilitäten bzw. der Inferenzstruktur
von Fuzzy Expert Controllern 97
7.1.1.6 Selektion der Defuzzyfizierungsmethode 99
7.1.1.7 Implementation der untersuchten Fuzzy Expert
Controller 99
7.1.2 Grenzen von Fuzzy Expert Controllern zur Abstimmung von
Stoff und Energieströmen 100
7.2 Anwendung von Neuronalen Netzen zur Abstimmung von Stoff und
Energieströmen 101
XII Inhaltsverzeichnis
7.2.1 Formulierung der Abstimmung von Stoff und Energieströmen
als Projektion von Auswirkungen verschiedener
Handlungsalternativen 102
7.2.2 Akquisition repräsentativer Trainingsdaten 103
7.2.3 Spezifikation geeigneter Netzwerkarchitekturen 104
7.2.3.1 Lemphase 105
7.2.3.2 Testphase 109
7.2.3.3 Implementation der Neuronalen Netze 109
7.2.4 Grenzen Neuronaler Netze bei der Abstimmung von Stoff und
Energieströmen 109
7.3 Anwendung von Neuro Fuzzy Ansätzen zur Abstimmung von Stoff
und Energieströmen 110
7.3.1 Struktur eines Neuro Fuzzy Systems zur Abstimmung von Stoff
und Energieströmen 112
7.3.2 Adaption der Gewichte des Neuro Fuzzy Systems zur
Abstimmung von Stoff und Energieströmen 117
8 Schlußfolgerungen 119
9 Zusammenfassung 133
Literaturverzeichnis 139
Abbildungsverzeichnis 149
Tabellenverzeichnis 151
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| topic_facet | Datenverarbeitung Computer integrated manufacturing systems Dyes and dyeing Textile fibers Production management Data processing Emissionsüberwachung Fuzzy-Regelung Prozessleitsystem Färberei Emissionskontrolle Fertigungsplanung Neuronales Netz Fuzzy-Logik Hochschulschrift |
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