caa a22 4500 378850911 CHVBK 20180305123323.0 cr unu---uuuuu 161128e20030201xx s 000 0 ger 10.1524/auto.51.2.69.22807 doi (NATIONALLICENCE)gruyter-10.1524/auto.51.2.69.22807 Bollig A. Prädiktive Regelung mit Neuronalen Netzen (Predictive Control with Neural Networks) [Elektronische Daten] [A. Bollig] Predictive Control with Neural Networks 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. © 2003 Oldenbourg Wissenschaftsverlag GmbH Engineering: general nationallicence Production engineering nationallicence Electrical engineering nationallicence at - Automatisierungstechnik/Methoden und Anwendungen der Steuerungs-, Regelungs- und Informationstechnik Oldenbourg Wissenschaftsverlag GmbH 51/2/2003(2003-02-01), 69-77 0178-2312 51:2/2003<69 2003 51 auto https://doi.org/10.1524/auto.51.2.69.22807 text/html Onlinezugriff via DOI 1 research article jats NATIONALLICENCE 856 40 https://doi.org/10.1524/auto.51.2.69.22807 text/html Onlinezugriff via DOI NATIONALLICENCE 100 1- Bollig A. NATIONALLICENCE 773 0- at - Automatisierungstechnik/Methoden und Anwendungen der Steuerungs-, Regelungs- und Informationstechnik Oldenbourg Wissenschaftsverlag GmbH 51/2/2003(2003-02-01), 69-77 0178-2312 51:2/2003<69 2003 51 auto CC0 http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0 nationallicence BK010053 XK010053 XK010000 NATIONALLICENCE NATIONALLICENCE NL-gruyter