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Systeme mit und ohne Fuzzy Controller im Vergleich. Darstellung am Beispiel einer Klimaanlage

Título: Systeme mit und ohne Fuzzy Controller im Vergleich. Darstellung am Beispiel einer Klimaanlage

Trabajo Escrito , 2019 , 26 Páginas , Calificación: 1,3

Autor:in: Andree Horch (Autor)

Ciencias de la computación - General
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Die nachfolgende Arbeit geht der Frage nach, wie überlegen Fuzzy-Regelungen den regelbasierten Systemen ohne Fuzzylogik sind.

Hierzu müssen die Grundlagen der Fuzzy-Menge, Fuzzylogik und Fuzzy-Regelungen ausgearbeitet werden. Anhand der theoretischen Entwicklung eines Fuzzy-Reglers sollen die Entwicklungsschritte von Fuzzy-Regelungen dargestellt werden. Weiterhin sind die Vor- und Nachteile von Fuzzy-Regelungen gegenüber klassischen Regelungen zu benennen.

Nach der Beschreibung der Grundlagen geht es im Hauptteil um die theoretische Entwicklung eines Fuzzy-Reglers für eine Klimaanlage. Dabei werden die Entwicklungsschritte und das Reglerverhalten sowie die Reglerausgabe durch die Eingabe von Temperaturwerten demonstriert. Zuletzt folgt eine Zusammenfassung der in der Praxis festgestellten Vor- und Nachteile von Fuzzy-Regelungen.

Extracto


Inhaltsverzeichnis

1 Einleitung

2 Grundlagen

2.1 Fuzzy-Mengen

2.2 Fuzzylogik

2.3 Fuzzy-Regelung

3 Fuzzy-Regelung für eine Klimaanlage

3.1 Reglerentwurf

3.2 Kritische Betrachtung des entworfenen Fuzzy-Reglers

4 Vor- und Nachteile von Fuzzy-Reglern

5 Fazit

Zielsetzung & Themen

Die vorliegende Arbeit untersucht die theoretischen Grundlagen der Fuzzylogik und Fuzzy-Regelung und demonstriert deren Anwendung anhand eines praktischen Entwurfs für die Temperaturregelung einer Klimaanlage. Dabei wird die Forschungsfrage adressiert, inwiefern Fuzzy-Regelsysteme gegenüber klassischen, regelbasierten Verfahren eine valide und überlegene Alternative für technische Steuerungsprobleme darstellen.

  • Grundlagen der Fuzzylogik und Fuzzy-Mengen
  • Methodik des Fuzzy-Regler-Entwurfs
  • Praktische Umsetzung einer Temperaturregelung
  • Vergleichende Analyse von Vor- und Nachteilen

Auszug aus dem Buch

3.1 Reglerentwurf

Zuerst werden die linguistischen Variablen (LV) und Terme (LT) festgelegt. Sie sind Voraussetzung für die Festlegung der Zugehörigkeitsfunktionen (ZGF). „Die Festsetzung der ZGF ist … kein mathematisches, sondern ein soziales bzw. psychologisches Problem: die ZGF ist immer das Ergebnis eines menschlichen Entscheidungsprozesses.“41

Als Eingangsgröße gibt es in diesem Beispiel nur die LV „Temperatur“. Folgende LT sind der Temperatur zugeordnet: „sehr niedrig“ = „NG“, „niedrig“ = „NM“, „etwas niedrig“ = „NK“, „optimal“ = „NULL“, „etwas hoch“ = „PK“, „hoch“ = „PM“ und „sehr hoch“ = „PG“. Die LV der Ausgangsgrößen sind „Heizleistung“ und „Kühlleistung“. Die LT „keine“ = „NULL“, „schwach“ = „K“, „mittel“ = „M“ und „stark“ = „G“ sind den Leistungen zugeordnet. Der Ausgangsspannungsbereich von 0V bis 10V lässt sich einfach in eine Prozentskala umrechnen: 0% bis 100%. Diese Prozentskala soll im Folgenden beim Entwurf des FClers verwendet werden.

Zusammenfassung der Kapitel

1 Einleitung: Dieses Kapitel gibt einen historischen Abriss über die Entwicklung der Regelungstechnik und führt in die Entstehung der Fuzzylogik durch Lotfi A. Zadeh ein.

2 Grundlagen: Hier werden die theoretischen Fundamente, insbesondere Fuzzy-Mengen, Fuzzylogik und das Prinzip der Fuzzy-Regelung sowie deren Bearbeitungsschritte (Fuzzyfizierung, Inferenz, Defuzzyfizierung) erläutert.

3 Fuzzy-Regelung für eine Klimaanlage: In diesem Hauptteil wird ein konkreter Fuzzy-Regler für eine Klimaanlage entworfen, dessen Funktionsweise inklusive einer beispielhaften Berechnung bei einer Raumtemperatur von 11°C dargelegt wird.

4 Vor- und Nachteile von Fuzzy-Reglern: Dieses Kapitel stellt die praktischen Stärken, wie Robustheit und Anschaulichkeit, den Herausforderungen, wie dem Fehlen standardisierter Entwurfsverfahren, gegenüber.

5 Fazit: Die Arbeit schließt mit einer Zusammenfassung der Erkenntnisse und gibt einen Ausblick auf mögliche Erweiterungen des vorgestellten Fuzzy-Regler-Modells.

Schlüsselwörter

Fuzzy-Regelung, Fuzzy-Logik, Fuzzy-Menge, Fuzzylogik, Regelungstechnik, Klimaanlage, Inferenz, Defuzzyfizierung, Zugehörigkeitsfunktion, linguistische Variable, Schwerpunktmethode, Systemsteuerung, Fuzzy-Regler, Prozessüberwachung, Automatisierung.

Häufig gestellte Fragen

Worum geht es in der vorliegenden Arbeit grundsätzlich?

Die Arbeit behandelt die theoretische Konzeption und praktische Implementierung eines Fuzzy-Reglers, exemplifiziert an der Steuerung einer Klimaanlage.

Was sind die zentralen Themenfelder der Publikation?

Zentrale Themen sind die mathematischen Grundlagen der Fuzzy-Logik, der Entwurf von Fuzzy-Regelsystemen sowie die Bewertung von deren Vor- und Nachteilen gegenüber klassischen Reglern.

Was ist das primäre Ziel der Arbeit?

Das Ziel ist es, den Entwicklungsprozess eines Fuzzy-Reglers transparent darzustellen und die Eignung der Fuzzy-Technologie für komplexe Regelungsaufgaben zu evaluieren.

Welche wissenschaftliche Methode wird zur Regelung angewendet?

Es wird die Mamdani-Inferenz in Kombination mit der Schwerpunktmethode (Center of Gravity) für die Defuzzyfizierung verwendet.

Was wird im Hauptteil der Arbeit detailliert behandelt?

Der Hauptteil widmet sich dem konkreten Entwurf eines Reglers zur Steuerung einer Raumtemperatur, einschließlich der Definition linguistischer Variablen und der Erstellung der Regelbasis.

Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit am besten?

Die wichtigsten Begriffe sind Fuzzy-Regelung, Fuzzylogik, Fuzzy-Mengen, Inferenz und Defuzzyfizierung.

Wie werden scharfe Eingangswerte in der Fuzzy-Regelung verarbeitet?

Scharfe Eingangswerte werden durch den Prozess der Fuzzyfizierung mittels Zugehörigkeitsfunktionen in unscharfe Fuzzy-Werte umgewandelt.

Warum wird im Anwendungsbeispiel die Schwerpunktmethode zur Defuzzyfizierung gewählt?

Die Schwerpunktmethode ist in der Praxis weit verbreitet, da sie aus der resultierenden Gesamtfläche nach der Aggregation einen präzisen, scharfen Ausgangswert berechnet.

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Detalles

Título
Systeme mit und ohne Fuzzy Controller im Vergleich. Darstellung am Beispiel einer Klimaanlage
Universidad
AKAD University of Applied Sciences Stuttgart
Calificación
1,3
Autor
Andree Horch (Autor)
Año de publicación
2019
Páginas
26
No. de catálogo
V489807
ISBN (Ebook)
9783668973879
ISBN (Libro)
9783668973886
Idioma
Alemán
Etiqueta
Fuzzy Controller Fuzzy-Regelung Fuzzy-Regler Fuzzylogik unscharfe Logik
Seguridad del producto
GRIN Publishing Ltd.
Citar trabajo
Andree Horch (Autor), 2019, Systeme mit und ohne Fuzzy Controller im Vergleich. Darstellung am Beispiel einer Klimaanlage, Múnich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/489807
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