Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der Anwendung von maschinellem Lernen für industrielle Produktionsprozesse. Dabei wird erstens die Erweiterung von klassischen Regelstrecken mittels maschinellem Lernen anhand eines PID-Reglers vorgestellt. Die Parameter werden mittels neuronaler Netze während des Betriebs angepasst. Zweitens wird eine neuartige Regelung für das Laserschweißen entworfen, das bisher ausschließlich gesteuert wurde. Dafür werden verschiedene Algorithmen in einer neuen Architektur kombiniert.
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Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der Anwendung von maschinellem Lernen für industrielle Produktionsprozesse. Dabei wird erstens die Erweiterung von klassischen Regelstrecken mittels maschinellem Lernen anhand eines PID-Reglers vorgestellt. Die Parameter werden mittels neuronaler Netze während des Betriebs angepasst. Zweitens wird eine neuartige Regelung für das Laserschweißen entworfen, das bisher ausschließlich gesteuert wurde. Dafür werden verschiedene Algorithmen in einer neuen Ar...
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