Fraunhofer-Gesellschaft

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A Neuro-Fuzzy supervisory control system for industrial batch processes

 
: Frey, C.W.; Sajidman, M.; Kuntze, H.-B.

:

IEEE Neural Network Council:
The Ninth IEEE International Fuzzy Systems Conference. FUZZ-IEEE 2000. Vol.1
Piscataway: IEEE Operations Center, 2000
ISBN: 0-7803-5877-5
ISBN: 0-7803-5878-3
ISBN: 0-7803-5879-1
ISBN: 0-7803-6324-8
S.116-121 : graph. Darst.
International Conference on Fuzzy Systems <9, 2000, San Antonio/Tex.)
Englisch
Konferenzbeitrag
Fraunhofer IITB ( IOSB) ()
dynamische Prozeßphasenerkennung; komplexer Batchprozeß; Neuro-Fuzzy-Diagnose; Multisensor-Fusion; Fuzzy-Mode-Selector; industrielle Implementierung; dynamic process phase recognition; complex batch processes; Neuro-Fuzzy diagnosis; multi-sensor fusion; Fuzzy mode selector; industrial implementation

Abstract
Ein hierarchisch strukturiertes FL-Konzept zur Prozessphasenerkennung und -regelung wird vorgestellt, das sich besonders für komplexe industrielle Batchprozesse mit häufig wechselnden Prozessphasen und Arbeitspunkten sehr wirkungsvoll einsetzen lässt. Schwerpunkt der Betrachtungen im vorliegenden Beitrag ist das Konzept der Neuro-Fuzzy-basierten Prozessphasenerkennung. Die Funktionsweise und Leistungsfähigkeit des Konzeptes wird anhand eines Anwendungsfalles aus der industriellen Praxis diskutiert.

 

The automation of complex industrial batch processes is a difficult problem due to the extremely nonlinear and variable system behavior or the conflicting goals within the different process phases. A suitable hierarchical Neuro-Fuzzy-based supervisory control concept is proposed in this paper which permits the decomposition of the complex control problem into a series of smaller and simpler ones. In the upper level of the hierarchy the supervisory controller classifies the actual process situation in terms of the available process sensor signals and activates dynamically the appropriate situation specific low-level controllers. The generic concept of the Neuro-Fuzzy based controller which comprises both process diagnosis and a control mode selection as well as experiences with the industrial application will be presented in this paper.

: http://publica.fraunhofer.de/dokumente/N-2520.html