Am Beispiel moderner Automatisierungssysteme wird deutlich, dass die Steuerung und optimale Führung der technischen Prozesse eng verbunden ist mit der Verfügbarkeit eines möglichst exakten Prozessmodells. Steht jedoch kein Modell des zu steuernden Systems zur Verfügung oder ist das System nicht ausreichend genau analytisch beschreibbar, muss ein adäquates Modell auf der Basis von Beobachtungen (Messdaten) abgeleitet werden. Erschwerend wirken sich hierbei starke Nichtlinearitäten sowie der zeitvariante Charakter der zu identifizierenden Systeme aus. Die Zeitvarianz, beispielsweise durch Alterung oder Verschleiß hervorgerufen, erfordert zusätzlich eine schritthaltende Adaption an den sich verändernden Prozess. Das einmalige, zeitlich begrenzte Erstellen eines Modells ist somit nicht ausreichend. Stattdessen muss zeitlich unbegrenzt "nachtrainiert" werden, was dementsprechend als "Kontinuierliches Lernen" bezeichnet wird. Auch wenn das Ableiten eines Systemmodells anhand von Beobachtungen eine typische Aufgabenstellung für Neuronale Netze ist, stellt die Zeitvarianz Neuronale Netze dennoch vor enorme Probleme. Im Rahmen der Dissertation wurden diese Probleme identifiziert und anhand von unterschiedlichen Neuronalen Netzansätzen analysiert. Auf den sich hieraus ergebenden Ergebnissen steht anschließend die Entwicklung eines neuartigen Neuronalen Netzansatzes im Mittelpunkt. Die besondere Eigenschaft des hybriden ICE-Lernverfahrens ist die Fähigkeit, eine zur Problemkomplexität adäquate Netztopologie selbstständig zu generieren und diese entsprechend des zeitvarianten Charakters der Zielfunktion dynamisch adaptieren zu können. Diese Eigenschaft begünstigt insbesondere schnelles Initiallernen. Darüber hinaus ist das ICE-Verfahren in der Lage, parallel zur Modellausgabe Vertrauenswürdigkeitsprognosen für die aktuelle Ausgabe zur Verfügung zu stellen. Den Abschluss der Arbeit bildet eine spezielle Form des ICE-Ansatzes, bei der durch asymmetrische Aktivierungsfunktionen Parallelen zur Fuzzy-Logik hergestellt werden. Dadurch wird es möglich, automatisch Regeln abzuleiten, welche das erlernte Modell beschreiben. Die "Black-Box", die Neuronale Netze in der Regel darstellen, wird dadurch transparenter. / One of the main requirements for an optimal industrial control system is the availability of a precise model of the process, e.g. for a steel rolling mill. If no model or no analytical description of such a process is available a sufficient model has to be derived from observations, i.e. system identification. While nonlinear function approximation is a well-known application for neural networks, the approximation of nonlinear functions that change over time poses many additional problems which have been in the focus of this research. The time-variance caused for example by aging or attrition requires a continuous adaptation to process changes throughout the life-time of the system, here referred to as continuous learning. Based on the analysis of different neural network approaches the novel incremental construction algorithm ICE for continuous learning tasks has been developed. One of the main advantages of the ICE-algorithm is that the number of RBF-neurons and the number of local models of the hybrid network have not to be determined in advance. This is an important feature for fast initial learning. The evolved network is automatically adapted to the time-variant target function. Another advantage of the ICE-algorithm is the ability to simultaneously learn the target function and a confidence value for the network output. Finally a special version of the ICE-algorithm with asymmetric receptive fields is introduced. Here similarities to fuzzy logic are intended. The goal is to automatically derive rules which describe the learned model of the unknown process. In general a neural network is a "black box". In contrast to that an ICE-network is more transparent.

Modellbasierte virtuelle Sensoren (VS) ermöglichen die Messung von qualitätsbestimmenden Prozessparametern (bzw. Hilfsregelgrößen) dort, wo eine direkte Messung zu teuer oder gar nicht möglich ist. Für die adaptiven VS, die ihr internes Prozessmodell nach Data-Driven-Methode bilden (z. B. durch die Benutzung künstlicher neuronaler Netze (KNN)), besteht das Problem der Abschätzung der Prädiktionsstabilität. Aktuelle Lösungsansätze lösen dieses Problem nur für wenige KNN-Typen und erfordern enormen Entwurfs- und Rechenaufwand. In dieser Arbeit wird eine alternative Methode vorgestellt, welche für eine breite Klasse von KNN gilt und keinen hohen Entwurfs- und Rechenaufwand erfordert. Die neue Methode wurde anhand realer Anwendungsbeispiele getestet und hat sehr gute Ergebnisse geliefert. Für die nicht adaptiven virtuellen Sensoren wurde eine aufwandsreduzierte Adaption nach Smith-Schema vorgeschlagen. Dieses Verfahren ermöglicht die Regelung totzeitbehafteter und zeitvarianter Prozesse mit VS in einem geschlossenen Regelkreis. Im Vergleich zu anderen Regelungsstrategien konnte damit vergleichbare Regelungsqualität bei einem deutlich geringeren Entwurfsaufwand erzielt werden. / Model-based virtual sensors allow the measurement of parameters critical for process quality where a direct measurement is too expensive or not at all possible. For the adaptive virtual sensors built after data-driven method (e.g., by use of an ANN model) there is a problem of the prediction stability. Current solutions attempt to solve this problem only for a few ANN types and require a very high development effort. In this dissertation a new method for the solution of this problem is suggested, which is valid for a wide class of the ANNs and requires no high development effort. The new method was tested on real application examples and has delivered very good results. For the non-adaptive virtual sensors a simple adaptation mechanism was suggested. This technique allows the control of dead-time and time-variant processes in closed loop. Besides, in comparison to other control strategies the comparable results were achieved with smaller development effort.

Am Beispiel moderner Automatisierungssysteme wird deutlich, dass die Steuerung und optimale Führung der technischen Prozesse eng verbunden ist mit der Verfügbarkeit eines möglichst exakten Prozessmodells. Steht jedoch kein Modell des zu steuernden Systems zur Verfügung oder ist das System nicht ausreichend genau analytisch beschreibbar, muss ein adäquates Modell auf der Basis von Beobachtungen (Messdaten) abgeleitet werden. Erschwerend wirken sich hierbei starke Nichtlinearitäten sowie der zeitvariante Charakter der zu identifizierenden Systeme aus. Die Zeitvarianz, beispielsweise durch Alterung oder Verschleiß hervorgerufen, erfordert zusätzlich eine schritthaltende Adaption an den sich verändernden Prozess. Das einmalige, zeitlich begrenzte Erstellen eines Modells ist somit nicht ausreichend. Stattdessen muss zeitlich unbegrenzt "nachtrainiert" werden, was dementsprechend als "Kontinuierliches Lernen" bezeichnet wird. Auch wenn das Ableiten eines Systemmodells anhand von Beobachtungen eine typische Aufgabenstellung für Neuronale Netze ist, stellt die Zeitvarianz Neuronale Netze dennoch vor enorme Probleme. Im Rahmen der Dissertation wurden diese Probleme identifiziert und anhand von unterschiedlichen Neuronalen Netzansätzen analysiert. Auf den sich hieraus ergebenden Ergebnissen steht anschließend die Entwicklung eines neuartigen Neuronalen Netzansatzes im Mittelpunkt. Die besondere Eigenschaft des hybriden ICE-Lernverfahrens ist die Fähigkeit, eine zur Problemkomplexität adäquate Netztopologie selbstständig zu generieren und diese entsprechend des zeitvarianten Charakters der Zielfunktion dynamisch adaptieren zu können. Diese Eigenschaft begünstigt insbesondere schnelles Initiallernen. Darüber hinaus ist das ICE-Verfahren in der Lage, parallel zur Modellausgabe Vertrauenswürdigkeitsprognosen für die aktuelle Ausgabe zur Verfügung zu stellen. Den Abschluss der Arbeit bildet eine spezielle Form des ICE-Ansatzes, bei der durch asymmetrische Aktivierungsfunktionen Parallelen zur Fuzzy-Logik hergestellt werden. Dadurch wird es möglich, automatisch Regeln abzuleiten, welche das erlernte Modell beschreiben. Die "Black-Box", die Neuronale Netze in der Regel darstellen, wird dadurch transparenter. / One of the main requirements for an optimal industrial control system is the availability of a precise model of the process, e.g. for a steel rolling mill. If no model or no analytical description of such a process is available a sufficient model has to be derived from observations, i.e. system identification. While nonlinear function approximation is a well-known application for neural networks, the approximation of nonlinear functions that change over time poses many additional problems which have been in the focus of this research. The time-variance caused for example by aging or attrition requires a continuous adaptation to process changes throughout the life-time of the system, here referred to as continuous learning. Based on the analysis of different neural network approaches the novel incremental construction algorithm ICE for continuous learning tasks has been developed. One of the main advantages of the ICE-algorithm is that the number of RBF-neurons and the number of local models of the hybrid network have not to be determined in advance. This is an important feature for fast initial learning. The evolved network is automatically adapted to the time-variant target function. Another advantage of the ICE-algorithm is the ability to simultaneously learn the target function and a confidence value for the network output. Finally a special version of the ICE-algorithm with asymmetric receptive fields is introduced. Here similarities to fuzzy logic are intended. The goal is to automatically derive rules which describe the learned model of the unknown process. In general a neural network is a "black box". In contrast to that an ICE-network is more transparent.

Modellbasierte virtuelle Sensoren (VS) ermöglichen die Messung von qualitätsbestimmenden Prozessparametern (bzw. Hilfsregelgrößen) dort, wo eine direkte Messung zu teuer oder gar nicht möglich ist. Für die adaptiven VS, die ihr internes Prozessmodell nach Data-Driven-Methode bilden (z. B. durch die Benutzung künstlicher neuronaler Netze (KNN)), besteht das Problem der Abschätzung der Prädiktionsstabilität. Aktuelle Lösungsansätze lösen dieses Problem nur für wenige KNN-Typen und erfordern enormen Entwurfs- und Rechenaufwand. In dieser Arbeit wird eine alternative Methode vorgestellt, welche für eine breite Klasse von KNN gilt und keinen hohen Entwurfs- und Rechenaufwand erfordert. Die neue Methode wurde anhand realer Anwendungsbeispiele getestet und hat sehr gute Ergebnisse geliefert. Für die nicht adaptiven virtuellen Sensoren wurde eine aufwandsreduzierte Adaption nach Smith-Schema vorgeschlagen. Dieses Verfahren ermöglicht die Regelung totzeitbehafteter und zeitvarianter Prozesse mit VS in einem geschlossenen Regelkreis. Im Vergleich zu anderen Regelungsstrategien konnte damit vergleichbare Regelungsqualität bei einem deutlich geringeren Entwurfsaufwand erzielt werden. / Model-based virtual sensors allow the measurement of parameters critical for process quality where a direct measurement is too expensive or not at all possible. For the adaptive virtual sensors built after data-driven method (e.g., by use of an ANN model) there is a problem of the prediction stability. Current solutions attempt to solve this problem only for a few ANN types and require a very high development effort. In this dissertation a new method for the solution of this problem is suggested, which is valid for a wide class of the ANNs and requires no high development effort. The new method was tested on real application examples and has delivered very good results. For the non-adaptive virtual sensors a simple adaptation mechanism was suggested. This technique allows the control of dead-time and time-variant processes in closed loop. Besides, in comparison to other control strategies the comparable results were achieved with smaller development effort.