Anwendung von Fuzzy Systemen zur Prozeßoptimierung

Martin Appl

Jürgen Hollatz

pp. 387-412

in: Rudolf Seising (ed), Fuzzy Theorie und Stochastik, Wiesbaden, Vieweg+Teubner, 1999

Abstract

Fahrrad fahren ist für die meisten von uns ein einfacher Balanceakt, den wir unbewußt beherrschen. Wir können auch verbal beschreiben, wie zu lenken ist, um nicht umzufallen. Doch ist es nur wenigen vergönnt, die mathematischen Gleichungen des zugrundeliegenden dynamischen Systems und dessen Kontrolle für eine maschinelle Lösung, eine Robotersteuerung zum Beispiel, zu formulieren. Die Fähigkeit, auch ohne Differentialgleichungen Fahrrad fahren zu können, kann man sich technologisch durch Fuzzy Systeme, die linguistisch formuliertes Wissen verarbeiten können, zunutze machen. So ist es möglich, Fuzzy Systeme sowohl direkt zur Regelung und Steuerung als auch zur Modellierung zu benutzen. Fuzzy Modelle eignen sich besonders zur rechnergestützten Darstellung von technischen Prozessen, die dadurch kostengünstig simuliert werden können. Dies gilt besonders für Arbeitsbereiche, in denen der Prozeß nicht oder nur schwer physikalisch zu realisieren ist. Neben der Simulation werden Fuzzy Modelle häufig auch als Softsensoren oder Prädiktoren eingesetzt, die z. B. Qualitäten online berechnen können.