Prädiktive Regelung mit Neuronalen Netzen (Predictive Control with Neural Networks)
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A. Bollig
Abstract
Dieser Beitrag beschreibt den theoretischen Hintergrund eines prädiktiven Regelungskonzepts, welches für die Regelung der Einschweißtiefe beim Laserstrahlschweißen entwickelt wurde. Durch die Regelung wird die eingebrachte Laserleistung unter Berücksichtigung der Vorschubgeschwindigkeit optimiert. Zur Modellierung des nichtlinearen Schweißprozesses wird ein Künstliches Neuronales Netz (KNN) genutzt. Der GPC-Algorithmus wird mit einem linearen Modell verwendet, welches in jedem Abtastschritt durch Linearisierung des KNN gewonnen wird. Eine Erweiterungsmöglichkeit des Trainings um lokale Modelleigenschaften wird vorgestellt.
Abstract
This paper represents the theoretical background of a model based predictive control scheme developed for closed loop penetration depth control in laser beam welding that optimises the process input laser power by taking the future welding speed into account. For modelling this non-linear process an Artificial Neural Network (ANN) is applied. The GPC-algorithm with a linear model obtained by instantaneous linearization of the network is used. A possibility to extend the training by local model properties is introduced.
© 2003 Oldenbourg Wissenschaftsverlag GmbH
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