Nutzung von Expertenwissen zur Modellierung eines pneumatischen Antriebs mit Fuzzy- und neuronalen Netzwerken

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Dieser Beitrag stellt die Modellierung eines pneumatischen Antriebs mit Black-Box-Methoden vor, wobei eine qualitative Analyse des Systems zu einer detaillierteren Modellstruktur und damit höheren Güte beiträgt. Als Black-Box-Strukturen werden zum einen Fuzzy-Netzwerke vom Takagi-Sugeno-Typ mit mehrdimensionalen Zugehörigkeitsfunktionen und zum anderen neuronale Netzwerke in Form des mehrschichtigen Perzeptrons verwendet. Beide Ansätze gestatten die Identifikation nichtlinearer dynamischer Ein-Ausgangs-Modelle und werden hinsichtlich ihrer Approximationseigenschaften in diesem Beitrag miteinander verglichen.
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Dokumententyp:
Wissenschaftliche Texte » Artikel, Aufsatz
Fakultät / Institut:
Fakultät für Ingenieurwissenschaften » Maschinenbau und Verfahrenstechnik
Dewey Dezimal-Klassifikation:
600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften » 620 Ingenieurwissenschaften
Stichwörter:
Black-Box-Modell, Systemidentifikation, Pneumatischer Antrieb, Neuronales Netzwerk, Fuzzy-Netzwerk
Sprache:
Deutsch
Kollektion / Status:
E-Publikationen / Dokument veröffentlicht
Dokument erstellt am:
06.07.2001
Dateien geändert am:
06.07.2001
Medientyp:
Text