Login
- Originaltitel:
- Kognitive Prozesssteuerung zur Steigerung der Ressourceneffizienz in der Druckindustrie
- Übersetzter Titel:
- Cognitive Process Control to Improve the Resource Efficiency in the Printing Industry
- Autor:
- Schmid, Martin
- Jahr:
- 2017
- Dokumenttyp:
- Dissertation
- Fakultät/School:
- 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.
- WWW:
- https://mediatum.ub.tum.de/?id=1356367
- Eingereicht am:
- 12.04.2017
- Mündliche Prüfung:
- 21.12.2017
- Dateigröße:
- 4756104 bytes
- Seiten:
- 190
- Urn (Zitierfähige URL):
- https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20171221-1356367-1-6
- Letzte Änderung:
- 31.01.2018
BibTeX
Vorkommen:
- mediaTUM GesamtbestandHochschulbibliographie2017FakultätenMaschinenwesenLehrstuhl für Betriebswissenschaften und Montagetechnik (Prof. Reinhart)
- mediaTUM GesamtbestandElektronische PrüfungsarbeitenFachgebietMeßtechnik, Steuerungs- und Regelungstechnik, Automation