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Modellierung dynamischer Systeme mit zeitkontinuierlichen rekurrenten Fuzzy-Systemen

Adamy, Jürgen ; Schwung, Andreas (2021)
Modellierung dynamischer Systeme mit zeitkontinuierlichen rekurrenten Fuzzy-Systemen.
In: at - Automatisierungstechnik, 2009, 57 (3)
doi: 10.26083/tuprints-00018673
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Item Type: Article
Type of entry: Secondary publication
Title: Modellierung dynamischer Systeme mit zeitkontinuierlichen rekurrenten Fuzzy-Systemen
Language: German
Date: 2021
Place of Publication: Darmstadt
Year of primary publication: 2009
Publisher: De Gruyter
Journal or Publication Title: at - Automatisierungstechnik
Volume of the journal: 57
Issue Number: 3
DOI: 10.26083/tuprints-00018673
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Origin: Secondary publication service
Abstract:

In diesem Beitrag wird die Anwendung zeitkontinuierlicher rekurrenter Fuzzy-Systeme (KRFS) zur Modellbildung technischer Systeme beschrieben. Ausgehend von der Systembeschreibung rekurrenter Fuzzy-Systeme werden Verfahren vorgestellt, mit denen das KRFS das Verhalten des Prozesses anhand von Messdaten und qualitativem Prozesswissen erlernen kann. Die Leistungsfähigkeit wird anhand der Modellierung eines biotechnologischen Prozesses gezeigt.

Alternative Abstract:
Alternative AbstractLanguage

This paper presents the application of continuous-time recurrent fuzzy systems for modeling of dynamical systems. After a short introduction on recurrent fuzzy systems, we present methods for learning the dynamics using both measurement data and qualitative knowledge. The capability of the approach is shown by modeling of a biotechnological process.

English
Status: Publisher's Version
URN: urn:nbn:de:tuda-tuprints-186735
Classification DDC: 600 Technology, medicine, applied sciences > 620 Engineering and machine engineering
Divisions: 18 Department of Electrical Engineering and Information Technology > Institut für Automatisierungstechnik und Mechatronik > Control Methods and Robotics (from 01.08.2022 renamed Control Methods and Intelligent Systems)
Date Deposited: 09 Sep 2021 13:10
Last Modified: 03 Aug 2023 09:52
URI: https://tuprints.ulb.tu-darmstadt.de/id/eprint/18673
PPN: 510074782
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