Neuronale Netze - Anwendungen in Chemie und Verfahrenstechnik Frank Bärmann Bärmann Software F. Bärmann Bärmann Software Neuronale Netze in der chemischen Technik

Anwendungsschwerpunkte Rezeptur- Eigenschaftsbeziehungen im weitesten Sinne. Empirische Verfahrens- und Anlagenmodelle. F. Bärmann Bärmann Software Neuronale Netze in der chemischen Technik

Begründung für den Einsatz NNe Lernen aus Daten. Modellierung beliebiger (nichtlinearer) Zusammenhänge möglich. NNe weisen die besten bekannten Modellierungs-eigenschaften auf (Barron 1994). In Unternehmensdatenbanken und Prozessleitsystemen stehen viele wertvolle Daten zur Verfügung. Durch moderne Softwaresimulatoren sind neuronale Netze einfach anwendbar. F. Bärmann Bärmann Software Neuronale Netze in der chemischen Technik

NN vom Standardtyp Zielgröße y Verbindungen mit Gewichten Zwischenlayer Verbindungen mit Gewichten Einflußgrößen xi F. Bärmann Bärmann Software Neuronale Netze in der chemischen Technik

Generalisierungsfähigkeit Lerndaten Testdaten Generalisierungsfähigkeit Anzahl Lernschritte, Anzahl Neuronen mittlerer Fehler F. Bärmann Bärmann Software Neuronale Netze in der chemischen Technik

Typische Fragestellungen bei Rezeptur- Eigenschaftsbeziehungen Welche Eigenschaften wird eine gegebene Rezeptur besitzen? Wie wirken sich die Betriebsparameter Druck,Temperatur, Durchsatz etc. auf die Eigenschaften aus? Wie muß eine Rezeptur aussehen um ein vorgegebenes Eigenschaftsprofil zu erfüllen? F. Bärmann Bärmann Software Neuronale Netze in der chemischen Technik

Vorgehensweise NN lernt den Zusammenhang zwischen Rezeptur und Eigenschaften aus Versuchs- bzw. Betriebsdaten. Anwender verfügt über eine Softwareumgebung zum Rezepturdesign am Bildschirm. F. Bärmann Bärmann Software Neuronale Netze in der chemischen Technik

Einsatzmöglichkeiten NNe für die Verfahrensanalyse Aufdeckung von Zusammenhängen im Produktionsprozeß. Optimierung von Betriebspunkten. Meßdatenvalidierung, Softsensors. Fehlerdiagnose und Überwachung. Qualitätsoptimale Regelung. Steuerung. F. Bärmann Bärmann Software Neuronale Netze in der chemischen Technik

Vorteile einer empirischen Analyse geringeres Prozeßverständnis notwendig. geringer Aufwand. vorurteilsfreie Modellierung. Veränderungen der Anlage leicht zu erfassen. Modellierung der Qualitätsgrößen. F. Bärmann Bärmann Software Neuronale Netze in der chemischen Technik

Anforderungen effiziente Datenvorverarbeitung. geeignete Behandlung unvollständiger Datensätze. schnelle Lernalgorithmen. automatische Netzstrukturoptimierung. Berücksichtigung von Klassifikatoren. grafische Auswertemöglichkeiten. komfortable Benutzeroberfläche. Runtime-Module und integrierte Prognose- und Optimierungsmöglichkeiten. F. Bärmann Bärmann Software Neuronale Netze in der chemischen Technik

Weitere Informationen: Prof. Dr. Frank Bärmann Bergiusstr. 14 D-40589 Düsseldorf Tel.: 0049 / (0)211 7489973 FAX 0049 / (0)211 7489973 info@baermann.de www.baermann.de F. Bärmann Bärmann Software Neuronale Netze in der chemischen Technik