Die folgenden Erläuterungen gelten im wesentlichen auch für die Netze ARI_GXG ohne die Erläuterungen zu den Besonderheiten für die X-Matrizen.

Merkmale der neuronalen Netze ARI_ATUR0 und ARI_BTUR0

  • Die Führungsgrößen, wie z.B. Massenstrom, Wirkleistung, Blindleistung bzw. Drücke und Temperaturen, sind die bis zu 15 neuronalen Eingänge.
  • Die geführten Größen, wie z.B. ein Schwingungsmeßwert, sind der neuronale Ausgang.
  • Die Verwendung einer verdeckten fiktiven Variablen als ausgleichende Größe am letzten neuronalen Eingang.
  • Eine vollautomatische Netzentwicklung aus bis zu 9999 vorgegebenen Meßwert- Datensätzen.
  • Die neuronale Sollwertmatrix als Ergebnis der Netzentwicklung. Mit Hilfe der Matrix werden die zu erwartenden Sollwerte, z.B. die Schwingungsmeßwerte, berechnet und mit den tatsächlichen Meßwerten verglichen.
  • Drei selbsttätig gebildete Sollwertbereiche für bis zu drei fiktive Maschinenzustände. Jeder Sollwertbereich verfügt über sein eigenes Toleranzband, dessen Breite vom Netz selbst bestimmt wird. Das Maß für die Breite sind die maximalen +-Fehler bei der Matrixentwicklung.
  • Grafische Darstellung der Übereinstimmung der aktuellen Meßwerte mit den Sollwerten sowie mit einem weißen Toleranzhauptbereich und mit zwei gelben Seitenbereichen. Angezeigt werden auch die Zuordnung der Meßwerte zu den Sollwertbereichen und die fehlende Zuordnung bei "unbekannten" Meßwerten.

Der Überblick über die Programmhandhabung wird in den folgenden Abschnitte gegeben.

Das ARTIFIN-Datenverarbeitungsprogramm ARI_ATUR0 benutzen

Dieses Programm verfügt über folgende Optionen:

1. Der Hauptverteiler

 

  • Option Neue Datei. Eine neue Datei wird angelegt. Dafür wird im Dateifenster der Dateiname eingetragen. Ist  der Name angenommen worden, kann  die Datei durch das Anklicken der Option "Öffnen" geöffnet werden. Eine vorhandene Datei kann über die Laufwerk-, Verzeichnis- und Dateiliste ausgewählt werden.
  • Option "Festlegungen". Die Aufgabe für das Netz wird festgelegt.
  • Option "Netz aus Fremddatei  laden". Mit dieser Option werden Daten aus anderen Quellen in die neuronale Datei übernommen. Das Format der Fremddateien muß jedoch dem Programm bekannt sein.
  • Option "Neuronale Datensätze". Hier kann die Durchsicht der geladenen Datensätze und auch eine manuelle Eingabe weiterer Datensätze bzw. Änderungen bei vorhandenen Datensätzen erfolgen.
  • Optionen "Verarbeitung laufend" und "Verarbeitung einzeln" sind bei vorhandenen neuronalen Datensätzen verfügbar. Mit deren Aktivierung wird der Sprung in den neuronalen Verteiler eingeleitet. Mit der Option Laufend erfolgt die vollständige Matrixentwicklung unter der Einbeziehung aller erforderlichen Optionen automatisch für bis zu 500 Einzelausgängen, bei Einzeln mit von Hand ausgewählten Einzeloptionen.
  • Option "Kategorien Matrix_X". Durchführung einer eigenständigen Kategorisierung.
  • Option  "XX_Matrix bilden. Erstellt die neuronalen Matrix DATEINAME.MEX als Ergebnis der Gesamtentwicklung.
  • Option "Netzdatei löschen". Nach der Sicherheitsabfrage können Dateien gezielt gelöscht werden.
  • In der Information "X_Status" des Hauptverteilers kann der  Zustand der Entwicklung verfolgt werden. Erst wenn die Schrift "XX_Matrix" blau erscheint, ist die Entwicklung vollständig.

2. Der neuronale Verteiler

Dieser Verteiler enthält die Wahlgruppen Netzentwicklung und Berechnug. Nach jeder Entwicklung einer neuronalen Matrix kann über die Übernahme der aktuellen Entwicklung entschieden werden.

Wahlgruppe Netzentwicklung

  • Option Neu. Die neuronale Matrix wird auch bei einer vorhandenen neu entwickelt. Übernommen wird sie erst mit Speichern.
  • Option Fortsetzung. Die Entwicklung  einer vorhandenen neuronalen Matrix  wird fortgesetzt.
  • Option Glättung. Bei einer vorhandenen neuronalen Matrix wird der Fehler minimiert.

Wahlgruppe Berechnung

  • Option Datensätze. Die neuronalen Berechnungen werden mit den Vorgaben der Beispiele bzw. der Datensätze verglichen.
  • Option Einzelangaben. Die Eingaben können für die neuronale Berechnung  frei  variiert werden.
  • Option Fehler. Ermittlung des höchsten Fehlers wertemäßig und der Fehlerverteilung prozentual für die aktuelle neuronale Matrix.
  • Option  Zeichnen. Die graphische Darstellung der Berechnungsergebnisse für die aktuelle neuronale Wissensbasis bei Berechnung mit einer geeigneten neuronalen Matrix. Das Ergebnis kann ausgedruckt werden.

 

Das ARTIFIN-Datenverarbeitungsprogramm ARI_BTUR0 benutzen

Nach der erforderlichen Übernahme der Wissensbasis aus einer Fremddatei läuft das Programm automatisch auch im Hintergrund. Außer dem Abbruch sind keine Eingriffe möglich und auch nicht erforderlich.

Selbst lernendes neuronales Netz

Wie geht so etwas:

  • Laufend Meßdatensätze dem Netz anbieten und speichern.
  • Das Netz prüft laufend mit Hilfe seiner aktuellen neuronalen Matrizen die Meßdaten und filtert sie ensprechend dem aktuellen Wissensstand. Bei bekannten Werten der Führungsgrößen und unbekannten Werten der geführten Größen  erfolgt eine Meldung.
  • Einmal zur geeigneten Zeit  z.B. um 2 Uhr nachts (Schlafphase?) werden dem Netz alle Daten für den letzten nicht gelernten Zeitraum angeboten. Meßdatensätze mit unbekannten Werten der Führungsgrößen werden in die neuronale Wissensbasis aufgenommen. Datensätze mit unbekannten geführten Größen werden in die neuronale Wissensbasis aufgenommen, wenn die Meldung aus laufender Prüfung nicht korrigiert wurde.
  • Nach dieser Erweiterung der Wissensbasis lernt das Netz die neue Wissensbasis und aktualisiert seine neuronalen Matrizen.

Dieser Vorgang wiederholt sich ständig. Anfangs muß das Netz viel lernen. Später ist das nur in  außergewöhnlichen Situationen.  Unter Umständen ist es dann aber kein Fall zum Lernen.

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