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dc.contributor.authorSimon, Thilo
dc.date.accessioned1999-12-31T23:00:00Z
dc.date.available2000-01-01T00:00:00Z
dc.date.issued2000
dc.identifier.urihttps://openscience.ub.uni-mainz.de/handle/20.500.12030/1404-
dc.description.abstractDie Nichtlineare Zeitreihenanalyse konnte in den letzten Jahren im Rahmen von Laborexperimenten ihre prinzipelle Brauchbarkeit beweisen. Allerdings handelte es sich in der Regel um ausgewählte oder speziell konstruierte nichtlineare Systeme. Sieht man einmal von der Überwachung von Prozessen und Produkten ab, so sind Anwendungen auf konkrete, vorgegebene dynamische Probleme im industriellen Bereich kaum bekannt geworden. Ziel dieser Arbeit war es, an Hand von zwei Problemen aus der technischen Praxis zu untersuchen, ob die Anwendung des kanonischen Schemas der Nichtlinearen Zeitreihenanalyse auch dort zu brauchbaren Resultaten führt oder ob Modifikationen (Vereinfachungen oder Erweiterungen) notwendig werden. Am Beispiel der Herstellung von optischen Oberflächen durch Hochpräzisionsdrehbearbeitung konnte gezeigt werden, daß eine aktive Störungskompensation in Echtzeit mit einem speziell entwickelten nichtlinearen Vorhersagealgorithmus möglich ist. Standardverfahren der Nichtlinearen Zeitreihenanalyse beschreiten hier den allgemeinen, aber sehr aufwendigen Weg über eine möglichst vollständige Phasenraumrekonstruktion. Das neue Verfahren verzichtet auf viele der kanonischen Zwischenschritte. Dies führt zu einererheblichen Rechenzeitersparnis und zusätzlich zu einer wesentlich höheren Stabilität gegenüber additivem Meßrauschen. Mit den berechneten Vorhersagen der unerwünschten Maschinenschwingungen wurde eine Störungskompensation realisiert, die die Oberflächengüte des bearbeiteten Werkstücks um 20-30% verbesserte. Das zweite Beispiel betrifft die Klassifikation von Körperschallsignalen, die zur Überwachung von Zerspansprozessen gemessen werden. Diese Signale zeigen, wie auch viele andere Prozesse im Bereich der Produktion, ein hochgradig nichtstationäres Verhalten. Hier versagen die Standardverfahren der Nichtlinearen Datenanalyse, die FT- bzw. AAFT-Surrogate benutzen. Daher wurde eine neue Klasse von Surrogatdaten zum Testen der Nullhypothese nichtstationärer linearer stochastischer Prozesse entwickelt, die in der Lage ist, zwischen deterministischen nichtlinear chaotischen und stochastischen linearen nichtstationären Zeitreihen mit change points zu unterscheiden. Damit konnte gezeigt werden, daß die untersuchten Köperschallsignale sich statistisch signifikant einer nichtstationären stochastischen Folge von einfachen linearen Prozessen zuordnen lassen und eine Interpretation als nichtlineare chaotische Zeitreihe nicht erforderlich ist.de_DE
dc.language.isoger
dc.rightsInCopyrightde_DE
dc.rights.urihttps://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/
dc.subject.ddc530 Physikde_DE
dc.subject.ddc530 Physicsen_GB
dc.titleBeiträge zur Steuerung und Analyse von technischen Bearbeitungssystemen mit Methoden der nichtlinearen Zeitreihenanalysede_DE
dc.typeDissertationde_DE
dc.identifier.urnurn:nbn:de:hebis:77-92
dc.identifier.doihttp://doi.org/10.25358/openscience-1402-
jgu.type.dinitypedoctoralThesis
jgu.type.versionOriginal worken_GB
jgu.type.resourceText
jgu.organisation.departmentFB 08 Physik, Mathematik u. Informatik-
jgu.organisation.year2000
jgu.organisation.number7940-
jgu.organisation.nameJohannes Gutenberg-Universität Mainz-
jgu.rights.accessrightsopenAccess-
jgu.organisation.placeMainz-
jgu.subject.ddccode530
opus.date.accessioned1999-12-31T23:00:00Z
opus.date.modified1999-12-31T23:00:00Z
opus.date.available2000-01-01T00:00:00
opus.organisation.stringFB 08: Physik, Mathematik und Informatik: FB 08: Physik, Mathematik und Informatikde_DE
opus.identifier.opusid9
opus.institute.number0800
opus.metadataonlyfalse
opus.type.contenttypeDissertationde_DE
opus.type.contenttypeDissertationen_GB
jgu.organisation.rorhttps://ror.org/023b0x485
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