RVNN

Name:

Regelungsverfahren mit neuronalen Netzen
Neuro-Control

Veranstaltungsart:

Vorlesung

Inhalt:

In der Praxis werden heute vermehrt neuronale Netze als Regler eingesetzt. Ein erfolgreicher Einsatz setzt die Kenntnisse der Grundlagen solcher Methoden voraus. Ziel der Veranstaltung ist die Vermittlung der theoretischen Grundlagen für den Einsatz von neuronalen Netzen als Regler in einer Regelstrecke. Die Studenten sollen nach dem erfolgreichen Abschluss des Moduls in der Lage sein, den Einsatz neuronaler Netze als Regler beispielhaft durchzuführen und zu bewerten.

Aus dem Inhalt:

• Regelstrukturen.

• Grenzen der konventionellen Regelung mit linearen Reglern.
• Erfordernisse in der Praxis: Nichtlinearität, Selbsteinstellung, laufende Anpassung.
• Neuronale Netze als Modelle und als Regler:
  Architekturen und Lernverfahren:
  • System-Identifikation;
  • direkte inverse Regelung;
  • Regelung mit internem Modell;
  • Feedback Linearisierung;
  • Regelung mit Vorsteuerung;
  • Optimale Regelung.
• off-line und on-line Einsatz.
• Stabilität.

Zielgruppe:

Student(inn)en im Fachstudium 1. und 2. Studienstufe ab 5. Semester

Umfang:

2 SWS Vorlesung, 2 SWS Übung, 6 CP

Termine:

Die Vorlesung findet im Wintersemester statt.

Unterlagen:

Bekanntgabe in der Vorlesung

Leistungsnachweis:

Klausur

Dozenten:

• Dr.-Ing. Mohamed Ayeb