Angewandte Fuzzy Technologien

Viele Zusammenhänge in Technik, Wirtschaft, Medizin und Umwelt lassen sich verbal in vagen Begriffen trefflich beschreiben. Wenn es im Zimmer kühl ist, drehen wir die Heizung etwas auf; wenn es kalt ist, drehen wir sie stärker auf. Doch wie viele Umdrehungen bedeuten "etwas" bzw. "stärker"? Wie findet man für diesen unscharfen Sachverhalt eine formale Beschreibung und eine adäquate technische Lösung? 
Mit Fuzzy Logik lassen sich Problem- oder Prozesszusammenhänge in Form von so genannten WENN... DANN...-Regeln über unscharfe Größen wie z.B. klein, mittel, groß darstellen. Mit diesen Regeln kann man vorhandenes Wissen direkt formulieren und somit konzeptionelle Lösungsmodelle aufbauen, ohne dass z.B. ein analytisches oder exaktes Modell untersucht und entwickelt werden muss - was in vielen praktischen Problemfällen sehr schwer oder aufwändig ist. Liegen zudem Messdatenreihen zu einer Problem- oder Aufgabenstellung vor, dann lassen sich operationelle Fuzzy Systeme durch rechnerunterstützte Optimierung systematisch erzeugen.

Die Entwicklung von Fuzzy Systemen erfolgt typischerweise in zwei Schritten:

1. Fuzzy Modellerstellung als Lösungsmuster und
2. Adaption des Modells an die konkreten Anforderungen der Anwendung.

Bei der Modellerstellung werden Informationen, Randbedingungen usw. zur Problemstellung untersucht und in eine Fuzzy Regelbasis überführt. Bei der Modelladaption wird die Regelbasis z.B. anhand von Messdatenreihen so angepasst, dass eine möglichst optimale Problemlösung erreicht wird. Übe viele Jahre hatten wir Methoden und Verfahren für innovative Problemlösungen mit Fuzzy Logik entwickelt . Hierzu gehörten grafisch-interaktive Systeme für die Modellerstellung, rechnerunterstützte Verfahren für die Modelloptimierung und Laufzeitumgebungen für den Einsatz operationeller Fuzzy Systeme. Die Methodenkompetenz und vorhandene Entwicklungswerkzeuge ermöglichten eine effiziente und kostengünstige Entwicklung von Fuzzy Lösungen für unterschiedliche Aufgabenstellungen.

• Hochwasservorhersage mit Fuzzy-System
  In einer Fuzzy-Regelbasis wurden die Einflüsse von Gebietsniederschlägen und Vorpegeln dargestellt und anhand früherer Hochwasserereignisse optimiert.
• Pegelmodelle mit Niederschlagsvorhersagen
  Es wurde die Integration von Niederschlagsvorhersagen des Deutschen Wetterdienstes (DWD) in Fuzzy-Pegelvorhersagemodelle und der Einfluß auf die Vorhersagegüte untersucht. 
• Bewertung von Niederschlagsvorhersagen
  Die vom Deutschen Wetterdienst (DWD) berechneten Niederschlagsvorhersagen wurden auf gebiets- und ereignisbezogene Abweichungen untersucht. Ziel war eine Anpassung der Niederschlagsvorhersagen zur Verbesserung der Hochwasservorhersage.
• Brennstoffzellen-Regelung mit Fuzzy-System
  Zellenfeuchte und Temperatur wurden modelliert und für einen optimalen Betrieb geregelt.
• Modellierung von Bleibatterien
  Es wurden Lade- und Entladeströme, Spannung und Temperatur als Modellgrößen für eine Verbesserung der Ladezustandskontrolle verwendet. 

Die praktischen Ergebnisse zeigten, dass mit Fuzzy-Systemen innovative und leistungsfähige Problemlösungen in unterschiedlichen Anwendungsgebieten kostengünstig aufgebaut werden können.