Neurale Netværk anvendt indenfor Proceskontrol. Neural Network for Process Control

Dette projekt omhandler anvendelsen af neurale netværksmodeller til proceskontrol. Neurale netværksmodeller er simple modeller af de processer, der forløber i det biologiske neurale netværk. Det biologiske neurale netværk er det netværk af nerveceller, der tilsammen danner centralnervesystemet hos mennesket (hjernen). Som bekendt er vi som mennesker i stand til at løse meget krævende styrings- og reguleringsopgaver, som fx. At holde balancen og gå samtidigt, at cykle ect. Disse styrings- og reguleringsopgaver er alle karakteriseret ved, at der samtidig skal udnyttes en mængde forskellige og svært beskrivelige inputsignaler. Det biologiske neurale netværk dvs. hjernen er således gennem indlæring i stand til at læse, hvorledes der skal stryes og reguleres på baggrund af disse inputsignaler, så det ønskede resultat opnås. Det er derfor nærliggende at undersøge, hvorvidt neurale netværk er anvendelige indenfor proceskontrol i almindelighed. Med anvendelser til proceskontrol menes der her anvendeler til prediction, simulering og regulering af dynamiske systemer. For at teste, hvorvidt neurale netværk er anvendelig til prediction og simulering, er der anvendt en tre-trinsoverheder simulator til at generere indlærings- og testdata. Af de tre valgte netværkstyper er der kun Multi-Layer Perceptron nette, der e ranvendeligt til prediction og simulering af dynamiske systemer ud fra de opstillede koncepter og metoder. I sidste kapitel, omhandlende regulering, er der således også anvendt Multi-Layer Perceptron net. Der er opstillet koncepter/metoder til såvel feedforward regulering som feedback regulering. Multi-Layer Perceptronen er i stand til at regulere et ulineært, multivariabelt og dynamisk system, således at der opnås følgende: 1. Systemet lineariseres således, at der opnås ensartet steprespons i hele arbejdsområdet. 2. Systemet afkobles således, at det er muligt at styre hvert enkelt output uafhængigt af hinanden. 3. Alle målelige forstyrrelser udkompenseres. 4. Det er muligt, at kombinere den neurale regulator med et eksisterende feedback reguleringssystem.