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By Rainer Brüggemann, Christian Steinberg (auth.), Prof. Dr. Helmut Günzler, Prof. Dr. Dr. A. Müfit Bahadir, Prof. Dr. Klaus Danzer, Prof. Dr. Werner Engewald, Prof. Dr. Wilhelm Fresenius, Prof. Dr. Rudolf Galensa, Dr. Walter Huber, Prof. Dr. Michael Linsche

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Digitale Regelung mit Mikroprozessoren

Die Regelung von Prozessen spielt in der Technik eine bedeutende Rolle. uberwie gend erfolgt die Bewaltigung dieser Aufgabe mit analogen Mitteln; der Techniker kann hierbei auf eine Fulle von Erfahrungen und Literatur zuruckgreifen. Seit dem Aufkommen der Elektronenrechner fmden zunehmend digitale Regelverfahren Verbreitung.

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9. Gegenüberstellung: LCA, HDT Gewichtung, also eine Aggregierung der Eigenschaften vorgenommen. Wesentlich ist dabei, daß eine eindeutige Entscheidungsfindung "was ist prioritär" durch die Aggregierung erzwungen wird, während in der HDT die relative Bewertung mit der Darstellung unvergleichbarer Objekte endet. In Abb. 9, in der LCA und HDT gegenübergestellt werden, wird zunächst ersichtlich, daß die beiden Methoden (LCA und HDT) sehr unterschiedliches Alter haben (wobei klar sein sollte, daß eine "Altersbestimmung" nur mit Willkür erfolgen kann).

Damit ergibt sich die neue Datenmatrix, in der K1 und K2 wegfallen und nur noch K3 und SK zur Bewertung herangezogen werden (Tabelle 3 (Spalte 5)). Das dazugehörige Hassediagramm, das die partiell geordnete Menge ({a, b, ... , f},{SK, K3}) visualisiert, ist in Abb. 5 b dargestellt: Folgende Aussagen können getroffen werden: Die Zahl der prioritären Elemente hat sich reduziert (aufKosten der unterschiedlichen Ausprägungen von K1 und K2) Die Vergleichbarkeiten aus Abb. 5 a) (z. B. d::; a) haben sich übertragen auf Abb.

Das Hauptergebnis der HOT ist, dass (relativ) ungünstig, bzw. günstig bewertete Objekte unter allen Kriterien erkannt werden können, ohne daß man dazu die Eigenschaften der Objekte gegenseitig gewichten muß. In begrenztem Maße erlaubt die HOT die Identifikation und Diversität von Belastungsmustern. 24 Einsatz der Hassediagrammtechnik zur vergleichenden Bewertung von Analysendaten Es können Vorstellungen zur Anzahl überhaupt möglicher Muster (bei diskreten Daten) erarbeitet werden, wobei die sog.

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