Moderne Steueralgorithmen für Forstkräne mittels künstlichen neuronalen Netzen imitieren und optimieren - Wydra, Marco; Bauer, Andreas; Geiger, Chris; Geimer, Marcus (agricultural engineering.eu, 2020)
Moderne hydrostatische Arbeitsantriebe für Land- und Forstmaschinen erfordern komplexe Steueralgorithmen. Im Gegenzug bieten diese gegenüber dem Stand der Technik signifikante energetische und steuerungstechnische Vorteile, wie eine reduzierte Schwingungsneigung oder die Implementierung einer variablen Leistungsbegrenzung. Neue Algorithmen sind daher essenziell zur nachhaltigen Optimierung zukünftiger Maschinen. Am Beispiel der elektrohydraulischen Bedarfsstromsteuerung eines Forstkrans wird dargestellt, wie ein bestehender Steueralgorithmus automatisiert in ein künstliches neuronales Netz (KNN) überführt und anschließend durch den Patternsearch-Algorithmus optimiert werden kann. Die KNN-Steuerung weist bereits nach 41 Generationen optimierter Parametersätze ein der Referenzsteuerung vergleichbares Verhalten auf. Mit diesem Ansatz ist es möglich, deterministische Algorithmen in stochastische Algorithmen mit vergleichbaren Übertragungsfunktionen zu überführen, die anschließend mit Methoden des maschinellen Lernens optimiert werden können.