Die vorliegende Arbeit befaßt sich mit der Anwendung künstlicher neuronaler Netze zur Flugregelung. Nach einer Einführung in die Problemstellung, den Stand der Technik sowie in den Aufbau und die Funktion neuronaler Netze wird für die hier verwendeten Feedforward-Netzwerke das Übertragungsverhalten und der Lernalgorithmus behandelt. Es schließt sich die Entwicklung der Struktur des Flugregelkreises mit neuronalen Netzen als Flugregler an. Der neuronale Flugregler wird nicht programmiert, sondern er erlernt das Wissen für die Regelung zunächst in einer separaten Trainings- oder Lernphase, um dann in der eigentlichen Einsatzphase fortlaufend weiterzulernen. Für ein konkretes Beispiel werden die den Regler bildenden neuronalen Netzwerke ausgelegt, trainiert und in einer simulierten Einsatzphase überprüft. Insgesamt ergibt sich mit unterschiedlichen Führungsgrößen und der zeitvarianten, nichtlinearen Regelstrecke ein gutes bis sehr gutes Regelverhalten. Die Funktion des neuronalen Flugreglers bleibt auch nach dem Ausfall einzelner Prozessorelemente der Netzwerke erhalten. Es wird ein neuartiger Weg zur Implementierung zuverlässiger, lernfähiger Flugregler aufgezeigt, die sich als parallele Signalverarbeitungsmodule in Hardware realisieren lassen. Durch die Ergebnisse wird der Nachweis dafür erbracht, daß neuronale Netze Aufgaben konventioneller Flugregler übernehmen können.
Beitrag zur Anwendung neuronaler Netze in der Flugregelung
A contribution to the neuronal network application in the flight control
1995
148 Seiten, 38 Quellen
Hochschulschrift
Deutsch
Beitrag zur Anwendung Neuronaler Netze in der Flugregelung
TIBKAT | 1995
|Anwendung neuronaler Netze im Bereich der Datenfernerkundung
British Library Conference Proceedings | 1996
|SLUB | 1979
|SLUB | 1977
|SLUB
|