Eine präzise und vollständige Systemmodellierung ist heutzutage in vielen Anwendungsfällen nicht praktikabel bzw. sogar unmöglich. Daher gibt es in der klassischen Regelungstechnik bei dem Entwurf und der Anpassung von Reglern oft mathematische Modelle der Regelstrecke. Wenn eine schnelle und kostengünstige Lösung angestrebt wird, hat sich schon seit einiger Zeit der Einsatz unscharfer, qualitativer Methoden bewährt. Damit hat man die Möglichkeit eine oftmals teure und langwierige Ent-wicklung eines Modells zu umgehen. Oft sind diese entwickelten Lösungen sogar robuster und besser als die mit erheblich höherem Aufwand entwickelte klassische Variante ([1], S. 118).
Die Grundidee der Fuzzy-Logik liegt in der Formalisierung menschlichen Problemwissens. Dieses kann von Experten bereitgestellt oder aber vom Entwickler des Systems in einer unscharfen (vagen) Form formuliert werden. Daher auch der Name Fuzzy-Logik (englisch: fuzzy = unscharf). Es handelt sich hierbei um eine Modellierungstechnik, bei der die menschliche Fähigkeit, Sachverhalte auf einer verhaltensorientierten Ebene zu erfassen, die Grundlage bildet. Somit ist es möglich sich Handlungs-wissen nutzbar zu machen, z.B. in Form von Verhaltensregeln ([2], S. 5). Im optimalen Fall könnte ein solches System die Leistungsfähigkeit der Person, bzw. der Gruppe von Personen, erreichen, die das entsprechende Wissen zu Verfügung gestellt haben ([1], S. 118). Die Anwendungsgebiete der Fuzzy Logik sind sehr differenziert, z.B. in der Technik, der Medizin, den Wirtschaftswissenschaften, der Physik oder der Mathematik. Dabei geht es in den verschiedenen Bereichen um Anwendungsfelder wie z.B.:
• Kontrollaufgaben, z.B. Regelungstechnik (fuzzy control)
• Klassifizierung und Kategorisierung
• Entscheidungsfindung
• Optimierung
• Mustererkennung
• Signalverarbeitung
• Managementaufgaben (z.B. Betriebsführung, Störfallmanagement)
• Fuzzy-Hardware-Realisierung für Spezialgebiete
• Im Bereich der künstlichen Intelligenz
• Entwurf hybrider Systeme uvm.
Inhaltsverzeichnis
- Einführung
- Theoretische Grundlagen der Fuzzy Logik
- Unscharfe Menge (Fuzzy Set)
- Linguistische Variablen
- Operatoren auf Fuzzy-Mengen
- Fuzzy-Relationen
- Fuzzy-Inferenz
- Unscharfe Regelung (Fuzzy Control)
- Allgemeines und Motivation für Fuzzy Control
- Das Fuzzy-System bzw. der Fuzzy-Regler
- Der Fuzzifizierer
- Die Wissens- bzw. Regelbasis
- Die Entscheidungslogik
- Der Defuzzifizierer
- Praxisbeispiel – Kranregelung
- Zusammenfassung
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Hausarbeit befasst sich mit der Fuzzy Logik und ihrer Anwendung in der Regelungstechnik. Ziel ist es, die theoretischen Grundlagen der Fuzzy Logik zu erläutern und ihre Funktionsweise anhand eines Praxisbeispiels zu demonstrieren.
- Unscharfe Mengen und ihre Darstellung in der Fuzzy Logik
- Die Rolle von linguistischen Variablen und Operatoren
- Das Konzept des Fuzzy Control und seine Bestandteile
- Anwendung der Fuzzy Logik in einem Praxisbeispiel – Kranregelung
- Vorteile und Einsatzgebiete der Fuzzy Logik in der Regelungstechnik
Zusammenfassung der Kapitel
- Einführung: Die Arbeit führt in die Thematik der Fuzzy Logik und ihrer Anwendung in der Regelungstechnik ein. Es werden die Motivation und die Bedeutung dieser Technologie im Kontext der klassischen Regelungstechnik erläutert.
- Theoretische Grundlagen der Fuzzy Logik: Dieses Kapitel erläutert die grundlegenden Konzepte der Fuzzy Logik, wie unscharfe Mengen, linguistische Variablen, Operatoren, Relationen und Inferenz.
- Unscharfe Regelung (Fuzzy Control): Dieses Kapitel stellt das Konzept des Fuzzy Control vor und erklärt die einzelnen Komponenten des Fuzzy-Systems, darunter Fuzzifizierer, Wissensbasis, Entscheidungslogik und Defuzzifizierer.
- Praxisbeispiel – Kranregelung: Dieses Kapitel demonstriert die Anwendung der Fuzzy Logik anhand eines realen Beispiels der Kranregelung. Es zeigt, wie Fuzzy Control zur Steuerung eines Containerkrans verwendet werden kann.
Schlüsselwörter
Die Arbeit konzentriert sich auf die Themen Fuzzy Logik, Fuzzy Control, Regelungstechnik, unscharfe Mengen, linguistische Variablen, Fuzzy-Inferenz, Kranregelung, Praxisbeispiel, und Modellierungstechnik.
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- Dipl.-Ing. Sven Schaumann (Autor), 2008, Fuzzy Logik. Ein kurzer Überblick, Múnich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/86827
