Eine Methodik zur stochastischen adaptiven Qualitätsregelung
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In dieser Arbeit werden Qualitätsregelungsprobleme statischer Prozesse behandelt. Als praktisches Beispiel dient dabei ein Offsetdruckprozess, bei dem während des Einrichtens das Qualitätsmerkmal Färbung in einen zulässigen Bereich eingeregelt wird. Dabei hängt die Färbung im Wesentlichen von den jeweils aktuellen Maschineneinstellungen ab und es stellt sich die Frage, wie diese in optimaler Weise zu wählen sind.Wird nur ein sehr enger Toleranzbereich der Färbung bezüglich des Prozessrauschens zugelassen und soll das Verfahren auch über die Möglichkeit verfügen, die zur Regelung n...
In dieser Arbeit werden Qualitätsregelungsprobleme statischer Prozesse behandelt. Als praktisches Beispiel dient dabei ein Offsetdruckprozess, bei dem während des Einrichtens das Qualitätsmerkmal Färbung in einen zulässigen Bereich eingeregelt wird. Dabei hängt die Färbung im Wesentlichen von den jeweils aktuellen Maschineneinstellungen ab und es stellt sich die Frage, wie diese in optimaler Weise zu wählen sind.Wird nur ein sehr enger Toleranzbereich der Färbung bezüglich des Prozessrauschens zugelassen und soll das Verfahren auch über die Möglichkeit verfügen, die zur Regelung notwendigen Prozessparameter selbständig zu lernen, versagen Standardmethoden der statistischen Prozesslenkung.Die genannten Herausforderungen werden mit Methoden der stochastischen Regelung sowie der Prozessidentifikation gelöst. Der Weg, der auf die Regel- und Lernalgorithmen führt, wird dabei ausführlich dargelegt.Dissertation, Technische Universität Darmstadt, 2013
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