Item Type: |
Article |
Type of entry: |
Secondary publication |
Title: |
Datengetriebene Modellierung nichtlinearer Strecken mit Delaunay-Netzen |
Language: |
German |
Date: |
2021 |
Place of Publication: |
Darmstadt |
Year of primary publication: |
1997 |
Publisher: |
De Gruyter |
Journal or Publication Title: |
at - Automatisierungstechnik |
Volume of the journal: |
45 |
Issue Number: |
5 |
DOI: |
10.26083/tuprints-00019499 |
Corresponding Links: |
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Origin: |
Secondary publication service |
Abstract: |
Nichtlineare Regelungen erfordern den Einsatz interpolierender
Elemente zur Repräsentation von Streckenundloder
Reglerverhalten. Künstliche Neuronale Netze
haben sich als prinzipiell geeigneter Ansatz hierzu erwiesen,
sind aber aufgrund ihres großen Ressourcenbedarfs
ungeeignet für Applikationen, in denen nur einfache
Rechnersysteme eingesetzt werden können. Dies ist
bei Systemen in der Kraftfahrzeugtechnik der Fall.
Delaunay-Netze, die in diesem Beitrag vorgestellt werden,
stellen für niedrigdimensionale Problemstellungen
eine Alternative dar. Es wird ein Algorithmus zur datengetriebenen
Erstellung solcher Netze angegeben und in
die aktuellen Arbeiten zur Generierungproblemangepaßter
Modellstrukturen eingeordnet. Die mit dem vorgeschlagenen
Verfahren erzielten Ergebnisse werden anhand
eines vereinfachten Motormomentmodells erläutert. |
Alternative Abstract: |
Alternative Abstract | Language |
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Νonlinear control systems require internal representations
of plant and ¡or controller characteristics. Basically,
artificial neural networks are a promising approach
for the approximation of these characteristics. However,
due to their relatively high computational complexity or
the required amount of storage capacity, neural networks
are hardly applicable in low-cost real-time systems such
as automotive control units. Delaunay networks are a
computationally efficient alternative for function approximation
on low-dimensional domains. The article at
hand discusses this novel approach in detail and introduces
an algorithm for automatic construction of
these networks on the basis of measurement data. A
model of steady-state engine torque characteristics is
used to illustrate the proposed methods. | English |
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Status: |
Publisher's Version |
URN: |
urn:nbn:de:tuda-tuprints-194994 |
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: |
22 Sep 2021 08:18 |
Last Modified: |
14 Aug 2023 07:11 |
URI: |
https://tuprints.ulb.tu-darmstadt.de/id/eprint/19499 |
PPN: |
510581072 |
Export: |
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