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DFMRS Jahrestagung 2001 (7. DFMRS Jahrestagung) Bremen, 15./16. November 2001

DFMRS Jahrestagung 2001 (7. DFMRS Jahrestagung) Bremen, 15./16. November 2001. Märkische Fachhochschule Iserlohn und Hagen University of Applied Sciencse. Trainierbarer Neuro-PID-Regler für hohe Regelgüte

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DFMRS Jahrestagung 2001 (7. DFMRS Jahrestagung) Bremen, 15./16. November 2001

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Presentation Transcript

  1. DFMRSJahrestagung 2001(7. DFMRS Jahrestagung)Bremen, 15./16. November 2001 Märkische Fachhochschule Iserlohn und Hagen University of Applied Sciencse Trainierbarer Neuro-PID-Regler für hohe Regelgüte Ulrich Lehmann, Johannes Brenig, Stefan Dormeier, Hermann Johannes, Udo Reitz MFH Iserlohn (FH Südwestfalen), FH BielefeldTel.: (0049) -(0)2371/566- (0) -180, Fax.: (0049) -(0)2371/36564, Kontaktaufnahme per E-Mail: nfl@wwwfbp.mfh-iserlohn.de www.mfh-iserlohn.de/Verbunde/NFL Forschungsverbund Neuronale Fuzzy-Logik NRW Forschungsschwerpunkt Fuzzy-Technologien in der MFH-Iserlohn

  2. Übersicht / Gliederung • Ziele des Projektes • Kooperation im Verbund • nichtlineare, zeitvariante Regelstrecke • Architektur Neuro-PID-Regler • Modell der Temperaturregelung • Training des KNN • Test des Reglers • Portierung auf Zielhardware • Ergebnisse • Kooperation mit KMU • Ausblick Forschungsverbund Neuronale Fuzzy-Logik NRW Forschungsschwerpunkt Fuzzy-Technologien in der MFH-Iserlohn

  3. Ziele des Projektes • adaptive Regelung von zeitvarianten, nichtlinearen Regelstrecken mit hoher Regelgüte • trainierbare Adaption • Vorgabe der Regelgüte durch den Anwender • transparente Gütekriterien Dxm, Tan, Taus,Toleranzband für xd • Produkt- und Verfahrensinnovation zur Verbesserung der Prozessgüte bei schwankenden Streckenparametern • Technologietransfer in kleine und mittlere Unternehmen Forschungsverbund Neuronale Fuzzy-Logik NRW Forschungsschwerpunkt Fuzzy-Technologien in der MFH-Iserlohn

  4. Kooperation im Forschungsverbund FH BielefeldFH GelsenkirchenMFH IserlohnFH Münster FH BochumFH KölnFH Köln Abt. Gummersbach MustererkennungIdentifikationAdaption Neuro-Fuzzy-Regler Data Mining FH GelsenkirchenMFH Iserlohn Abt. Hagen Forschungsverbund Neuronale Fuzzy-Logik NRW Forschungsschwerpunkt Fuzzy-Technologien in der MFH-Iserlohn

  5. Kooperation innerhalb der Arbeitsgruppe MFH Iserlohn FH Münster Prof. U. Lehmann Prof. E. Weiner FH Bielefeld FH Gelsenkirchen Neuro-Fuzzy-Regler Prof. M. Büchel Prof. S. Dormeier Anwendungsfeld: Kunststoff-verarbeitungs-maschine Anwendungsfeld: Gebäude- automation ReglerentwurfPortierungHardware Algorithmen Forschungsverbund Neuronale Fuzzy-Logik NRW Forschungsschwerpunkt Fuzzy-Technologien in der MFH-Iserlohn

  6. Analyse der Regelstrecke(Nichtlinearität der Regelstrecke) Forschungsverbund Neuronale Fuzzy-Logik NRW Forschungsschwerpunkt Fuzzy-Technologien in der MFH-Iserlohn

  7. Analyse der Regelstrecke(Zeitvarianz der Regelstrecke) Forschungsverbund Neuronale Fuzzy-Logik NRW Forschungsschwerpunkt Fuzzy-Technologien in der MFH-Iserlohn

  8. Neuro-PID-Regler w(t) Forschungsverbund Neuronale Fuzzy-Logik NRW Forschungsschwerpunkt Fuzzy-Technologien in der MFH-Iserlohn

  9. Modell der Temperaturregelung(PID-Regler mit KNN-Adaption) Forschungsverbund Neuronale Fuzzy-Logik NRW Forschungsschwerpunkt Fuzzy-Technologien in der MFH-Iserlohn

  10. W Kp Tn Tv xm tan taus Ks Kp Tn Tv 20 4,00 1000,00 50,00 4,8834 465,6 1075,9 0,06763 4,67 1168,28 46,81 20 4,00 1000,00 50,00 7,3300 395,2 940,3 0,07919 4,80 1277,98 42,54 20 11,50 1000,00 50,00 27,2901 278,5 853,5 0,05948 -2,26 975,22 43,03 20 11,50 1000,00 50,00 36,0293 258,6 1169,1 0,09247 -2,88 1281,12 36,47 20 11,50 1800,00 50,00 29,2783 263,3 1114,6 0,09034 -2,88 481,12 36,47 20 19,00 1800,00 50,00 33,9736 275,9 1051,6 0,08380 -7,83 473,3 35,86 20 19,00 2600,00 50,00 31,2573 277,4 1046,5 0,06675 -9,93 -326,70 35,86 ... 20 8,22 2342,36 95,39 -0,16 688,30 688,30 0,06 0 0 0 ... Trainingsdaten für das KNN(Reglerparameter, Regelgüte, Korrekturwerte) Forschungsverbund Neuronale Fuzzy-Logik NRW Forschungsschwerpunkt Fuzzy-Technologien in der MFH-Iserlohn

  11. Sprungantworten für verschiedene Ks und T1Regler adaptiert Forschungsverbund Neuronale Fuzzy-Logik NRW Forschungsschwerpunkt Fuzzy-Technologien in der MFH-Iserlohn

  12. PID Regler mit und ohne Adaption Forschungsverbund Neuronale Fuzzy-Logik NRW Forschungsschwerpunkt Fuzzy-Technologien in der MFH-Iserlohn

  13. DxmKSTanTaus DxmKSTanTaus KRTNTV KRTNTV Adaptionsschritte für KR Forschungsverbund Neuronale Fuzzy-Logik NRW Forschungsschwerpunkt Fuzzy-Technologien in der MFH-Iserlohn

  14. Adaptionsschritte für TN Forschungsverbund Neuronale Fuzzy-Logik NRW Forschungsschwerpunkt Fuzzy-Technologien in der MFH-Iserlohn

  15. Adaptionsschritte fürTv Forschungsverbund Neuronale Fuzzy-Logik NRW Forschungsschwerpunkt Fuzzy-Technologien in der MFH-Iserlohn

  16. Portierung auf Zielhardware

  17. Ergebnisse • trainierbarer Regler • gute Adaption an zeitvariante und/oder nichtlineare Regelstrecken • anwendernahe Gütekriterien Dxm, Tan, Taus vorgebbar • gute Notlaufeigenschaften des PID-Reglers • Präsentation von Zwischenergebnissen auf der INTERKAMA 1999 • lauffähig auf Industrie PC • lauffähig auf SPS S7-400 Forschungsverbund Neuronale Fuzzy-Logik NRW Forschungsschwerpunkt Fuzzy-Technologien in der MFH-Iserlohn

  18. Kooperationspartner: KMU Forschungsverbund Neuronale Fuzzy-Logik NRW Forschungsschwerpunkt Fuzzy-Technologien in der MFH-Iserlohn

  19. Ausblick • Speicherung der Regelgüte- und Regler-Parameter in historischer Datenbank • Training des KNN im laufenden Betrieb • Portierung auf Industrieregler auf Mikrocontroller-Basis (μC) • Evolutionäre Optimierung des PID-Reglers bei Bedarf Forschungsverbund Neuronale Fuzzy-Logik NRW Forschungsschwerpunkt Fuzzy-Technologien in der MFH-Iserlohn

  20. Fragen? Fragen Sie bitte! Kontaktaufnahme: lehmann@mfh-iserlohn.dewww.mfh-iserlohn.de/Verbunde/NFL Forschungsverbund Neuronale Fuzzy-Logik NRW Forschungsschwerpunkt Fuzzy-Technologien in der MFH-Iserlohn

  21. Ende Vielen Dank für Ihr Interesse! Kontaktaufnahme: lehmann@mfh-iserlohn.dewww.mfh-iserlohn.de/Verbunde/NFL Forschungsverbund Neuronale Fuzzy-Logik NRW Forschungsschwerpunkt Fuzzy-Technologien in der MFH-Iserlohn

  22. lehmann@mfh-iserlohn.de Forschungsverbund Neuronale Fuzzy-Logik NRW Forschungsschwerpunkt Fuzzy-Technologien in der MFH-Iserlohn

  23. Kooperationspartner: KMU und Industrie Forschungsverbund Neuronale Fuzzy-Logik der Fachhochschulen in Nordrhein-Westfalen nfl 23

  24. Kooperationspartner: Industrie Return to 8 Forschungsverbund Neuronale Fuzzy-Logik der Fachhochschulen in Nordrhein-Westfalen nfl 24

  25. Portierung auf Zielhardware Entwicklungssystem Zielsystem Forschungsverbund Neuronale Fuzzy-Logik NRW Forschungsschwerpunkt Fuzzy-Technologien in der MFH-Iserlohn

  26. Portierung auf Zielhardware

  27. Neuro-PID-Regler w(t) Forschungsverbund Neuronale Fuzzy-Logik NRW Forschungsschwerpunkt Fuzzy-Technologien in der MFH-Iserlohn

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