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.

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.