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Originaltitel:
Kognitive Prozesssteuerung zur Steigerung der Ressourceneffizienz in der Druckindustrie 
Übersetzter Titel:
Cognitive Process Control to Improve the Resource Efficiency in the Printing Industry 
Jahr:
2017 
Dokumenttyp:
Dissertation 
Institution:
Fakultät für Maschinenwesen 
Betreuer:
Reinhart, Gunther (Prof. Dr.) 
Gutachter:
Reinhart, Gunther (Prof. Dr.); Lohmann, Boris (Prof. Dr. habil.) 
Sprache:
de 
Fachgebiet:
FER Fertigungstechnik; MAS Maschinenbau; MSR Meßtechnik, Steuerungs- und Regelungstechnik, Automation; WIR Wirtschaftswissenschaften 
Stichworte:
Kognitive Regelung, Maschinelle Lernverfahren, modellbasierte Prozessregelung 
Übersetzte Stichworte:
Cognitive Control Systems, Machine Learning Systems, Model based Process Control System 
TU-Systematik:
FER 000d; WIR 000d 
Kurzfassung:
Die Dissertation beschreibt ein Regelungskonzept für Prozesse, die von diversen Größen beeinflusst und deren realen Ausgangsgrößen nicht kontinuierlich gemessen werden können. Dazu berechnet ein Simulationsmodell zu jeder Zeit die Ausgangsgrößen und ermöglicht einen geschlossenen Regelkreis. Die Adaption des Modells erfolgt durch maschinelle Lernverfahren, die den Zusammenhang zwischen Einflussgrößen und den Modellparametern abbilden. Validiert wird das Konzept in der Druckindustrie. 
Übersetzte Kurzfassung:
This thesis describes a control concept for processes, which are affected by many influences and the output values cannot be measured continuously. Therefore a simulation model calculates the process output values and enables a closed control circuit. The simulation model will be adapted by use of machine learning systems, which reproduce the correlation between the influences and the optimal model parameter. Finally the approach is validated in an application in the printing industry. 
Mündliche Prüfung:
21.12.2017 
Dateigröße:
4756104 bytes 
Seiten:
190 
Letzte Änderung:
31.01.2018