Überwachung von industriellen Prozessen mit künstlicher Intelligenz

Das Hauptziel dieses Buches besteht in der Realisierung verschiedener neuronaler Klassifikatoren (Typen: MLP, RBF und RBF-BP), die es erlauben, die verschiedenen Betriebszust nde (Normal und Abnormal) in einer automatisierten kontinuierlichen Destillationskolonne von Methylcyclohexan aus einem bin ren Toluol\-Methylcyclohexan-Gemisch zu erkennen und zu diagnostizieren.In diesem Buch hat der Autor zun chst einen berblick ber die verschiedenen Ans tze zur Online- und Offline-Fehler berwachung und -diagnose gegeben, die von den verschiedenen Forschungsgemeinschaften entwickelt wurden.Dann stellte der Autor die Ergebnisse vor, die bei der Anwendung der verschiedenen Ans tze erzielt wurden, die es erm glichen, die verschiedenen Fehlfunktionen in einer kontinuierlichen automatischen Destillationskolonne zu erkennen und zu diagnostizieren, n mlich: ANN-RBF-BP, ANN-MLP und ANN-RBF, die die Trennung von zwei Betriebsmodi (normal und abnormal) durch Klassifizierung erm glichen und mit anderen Klassifizierungsmethoden (KPPV, ACP, AFD) verglichen werden sollen.