Rekonstruktion qualitativer Prozeßzustände durch ereignisdiskrete Beobachter

Kluwe, Mathias; Krebs, Volker; Lunze, Jan; Richter, H.

doi:10.1524/auto.1995.43.6.289

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“…(9) auf der linken Seite die Verbundwahrscheinlichkeit des Nachfolgezustandes und des Ausganges, während auf der rechten Seite die als voneinander unabhängig angenommenen Wahrscheinlichkeiten des aktuellen Zustandes und des aktuellen Einganges stehen. Für die rekursive Anwendung der Beziehung erhält man die Wahrscheinlichkeitsverteilung über den aktuellen qua-litativen Zustand aus der Verbundwahrscheinlichkeitsverteilung entsprechend Prob (z(k) = z')= J^ Prob (z', w) (12) >veAf".…”

Section: Qualitative Modellierung Mit Hilfe Stochastischer Automatenunclassified

“…Da das quantisierte System die Markov-Eigenschaft nicht erfüllt, muß für eine genauere Abschätzung des Zeitverhaltens jedoch auf semi-Markovsche Beschreibungsformen übergegangen werden [23], Da qualitative Modelle ereignisdiskret sind, kann für ihre Analyse und für den Steuerungsentwurf auf Ergebnisse der ereignisdiskreten Systemtheorie zurückgegriffen werden. Beispiele dafür sind die Anwendung ereignisdiskreter Beobachter [9] und der Entwurf sequentieller Steuerungen [24] anhand von Petri-Netzen, die als qualitative Modelle kontinuierlicher Systeme gewonnen wurden [17], sowie der Entwurf qualitativer Regler mit Hilfe qualitativer Modelle in Form von stochastischen Automaten mit Methoden der diskreten Optimierung [15], [21].…”

Section: Nutzung Qualitativer Modelle In Der Prozeßüberwachung Und -Dunclassified

“…aus dem Zustand zum Zeitpunkt k berechnen läßt.Wie in[22] gezeigt wurde, besitzt das quantisierte System die Markov-Eigenschaft im allgemeinen jedoch nicht\ Die Wahrscheinlichkeit, mit der ein be-Brought to you by | New York University Bobst Library Technical Services Authenticated Download Date | 6/12/15 12:17 PM at 6/98 stimmter qualitativer Zustand zum Zeitpunkt k + 1 angenommen wird, läßt sich also nicht wie in Gl (9). angegeben rekursiv aus dem vorhergehenden qualitativen Zustand unter Berücksichtigung der qualitativen Eingangsgröße berechnen.…”

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Qualitative Modellierung dynamischer Systeme durch stochastische Automaten

Lunze¹

1998

at - Automatisierungstechnik

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Die qualitative Modellbildung befaßt sich mit Systembeschreibungen, die sich auf grobe Bewertungen der Signal-und Parameterwerte beziehen. Es werden verschiedene Zugänge zur Aufstellung derartiger Modelle behandelt und Probleme aus dem Gebiet der Prozeßüberwachung angegeben, die mit Hilfe qualitativer Modelle gelöst werden können. Qualitative modelling concerns the representation of dynamical systems which refers to a global assessment of the signal and parameter values. The paper surveys different approaches for setting up such models and shows how process supervision tasks can be solved by means of qualitative models.at -Automatisierungstechnik 46 (1998) 6 © R. Oldenbourg Verlag 271 Brought to you by | New York University Bobst Library Technical Services Authenticated Download Date | 6/12/15 12:17 PM at 6/98 Àìi'ÌSj'i, I Bild 3: Automat, der das qualitative Verhalten des ungedämpften Schwingkreises generiert.

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Section: Qualitative Modellierung Mit Hilfe Stochastischer Automatenunclassified

Section: Nutzung Qualitativer Modelle In Der Prozeßüberwachung Und -Dunclassified

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Qualitative Modellierung dynamischer Systeme durch stochastische Automaten

Lunze¹

1998

at - Automatisierungstechnik

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“…von (a, c) und (b, d) erzielt werden, und zwar durch Selbststeuerung des Prozesses. Hierzu ist der arithmetisch lineare Regleransatz u l (k) = r 0 + r T x (k) (24) naheliegend, denn seine vier Bestimmungsparameter korrespondieren mit den vier erlaubten Zeilen in Tabelle 6. Mit (23) erhält man als Gleichung der Gesamtregelung…”

Section: Konstante Zustandsrückführungunclassified

“…Wonham [23], das jedoch nicht am Zustandsbegriff orientiert ist und das sich der Systembeschreibung mittels formaler Sprachen bedient. In einer jüngeren in dieser Zeitschrift erschienenen Arbeit [24] werden ereignisdiskrete Beobachter auf PetriNetz-Basis zur Rekonstruktion des qualitativen Zustande kontinuierlicher Prozesse eingesetzt.…”

Section: Einsatz Von Zustandsbeobachternunclassified

Arithmetische Logik - Ein Brückenschlag zwischen diskreten Steuerungen und klassischen Regelungen

Franke¹

1996

at - Automatisierungstechnik

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Prof. Dr.-Ing. Dieter Franke leitet das Fachgebiet Regelungstechnik im Fachbereich Elektrotechnik an der Universität der Bundeswehr Hamburg. Hauptarbeitsgebiete: Entwurfsverfahren für nichtlineare und FuzzyRegelungen, robuste Regelungen, Mehrgrößensysteme, Systeme mit verteilten Parametern, binäre Prozeßsteue-rung. Adresse: Universität der Bundeswehr Hamburg, Fachbereich Elektrotechnik, D-22039 Hamburg, Tel. (040) 6541-2754, Fax (040) 6541-2822. Es wird ein neuartiger Zugang zur Analyse und Synthese ereignisdiskreter Systeme vorgestellt, orientiert am endlichen Booleschen Automaten als Beschreibungsform. Indem die schaltalgebraischen Verknüpfungen durch eine aus der Zuverlässigkeitstheorie bekannte arithmetische Schreibweise ersetzt werden, gelingt es, in methodischer Hinsicht eine Brücke zwischen diskreten Steuerungen und klassischen Abtastsystemen zu schlagen. Die im allgemeinen multilinearen Automaten-Zustandsgleichungen enthalten als interessanten Spezialfall die streng linearen Systeme. Diese werden in der Arbeit vor allem angesprochen. An ausgewählten Beispielen wird erläutert, wie die bekannten Zustandsraumverfahren für lineare Abtastsysteme direkt übernommen werden können. Arithmetical logic -a bridge between discrete event processes and classical control systemsA novel approach to analysis and synthesis of discrete event systems is presented, oriented at the finite Boolean automaton as a mathematical model. By rewriting Boolean operations in an equivalent arithmetic notation well-known from reliability theory, the gap between discrete event systems and classical discrete time systems will be bridged in a methodical regard. The generally multilinear state equations of an automaton cover as an interesting special case strictly linear systems which are addressed in the main body of the paper. Based on some selected examples it will be shown how the well-established state space methods for discrete time systems can be adopted in a direct manner. * Überarbeitete Fassung des Plenarvortrags auf dem 29. Regelungstechnischen Kolloquium, Boppard 1995.

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Modelling, State Observation and Diagnosis of Quantised Systems

Schröder

2002

Lecture Notes in Control and Information Sciences

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PrefaceOngoing advances in science and engineering enable mankind to design and operate increasingly sophisticated systems. Both their design and operation require the understanding of the system and its interaction with the environment. This necessitates the formalisation of the knowledge about the system by models. A major issue is what kind of model is best suited for a given task.This book is about the supervision of continuous dynamical systems. Such systems are typically described by differential equations. However, this does not automatically mean that differential equations are proper models for solving supervision tasks. Instead, this book and recent approaches in literature show that supervision tasks do in general not require the use of such precise models as differential equations. This is of interest because uncertainties, typically occurring in supervision, make the use of precise models very difficult. Alternative approaches therefore use less precise models such as discreteevent descriptions to solve supervision tasks on a higher level of abstraction.Discrete-event descriptions in form of automata are one of the key elements of this book. To reach this higher level of abstraction, uncertainties by quantisation are introduced on purpose, taking into account a loss of precision. This is one of the main difference to other approaches. When using numerical models like transfer functions or differential equations, uncertainties make the analysis more difficult. Not so here, where the system is described on a qualitative level on which uncertainties are naturally incorporated.The book presents a new way to describe systems for supervision. Preparing this book I learned that the key to solve supervision problems is simplicity. The main difficulty is to find the right compromise between including and neglecting details. The experience shows that neglecting dynamics and causality by restricting models to a set of rules and purely qualitative assessments of the system is often one step too far because the dynamical properties of a system have to represented in sufficient detail. On the other hand numerical models are usually far to complicated if uncertainties are taken into account. The book suggests a compromise: the quantised systems approach.Quantisation of signals leads the way towards simplicity, from continuousvariable to discrete signals and systems. Accordingly, the theory on quantised VI Preface system has to combine continuous and discrete systems theories. Thus, the book serves also as a bridge between these two theories taking a step towards closing the gap between them. Furthermore, as the quantised system is a special class of hybrid systems, the book is an interesting element also for this line of current research.Besides a profund study on quantised systems and a collection of new results in this field, the book includes many new results in automata theory, a field of discrete-event systems theory. The complete solutions to the state observation and fault diagnostic problems for stochastic ...

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Rekonstruktion qualitativer Prozeßzustände durch ereignisdiskrete Beobachter

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Qualitative Modellierung dynamischer Systeme durch stochastische Automaten

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Arithmetische Logik - Ein Brückenschlag zwischen diskreten Steuerungen und klassischen Regelungen

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