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公开(公告)号：CN111201374B
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN201880067313.5
申请日：2018-10-09
Applicant: 罗伯特·博世有限公司
Abstract: 本发明涉及一种在实际的行驶运行中用于获知借助于内燃机（20）来驱动的机动车（10）的排放（50）（英语：real driving emissions）的方法，其中机器学习系统借助于所述机动车（10）和/或内燃机（20）的运行参量的、所测量的时间上的变化曲线来训练，以用于生成所述运行参量的时间上的变化曲线并且然后根据这些所生成的时间上的变化曲线来获知排放。
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公开(公告)号：CN103748523A
公开(公告)日：2014-04-23
申请号：CN201280040757.2
申请日：2012-07-19
Applicant: 罗伯特·博世有限公司
IPC: G05B17/00
CPC classification number: G05B13/04 , G06F17/5009 , G06F17/5045 , G06N7/005
Abstract: 介绍了一种用于为控制设备的函数（46）供给数据的方法，其中在系统处的测量（34）在检查站处的不同测量点情况下执行并且根据所获得的测量值创建基于数据的全局模型（38），其中在基于数据的全局模型（38）处执行模拟检查站处的真实测量的虚拟测量，其中从基于数据的全局模型（38）中确定虚拟测量的虚拟测量值的不可靠性并且在为控制设备的函数（46）供给数据时考虑虚拟测量值的不可靠性。
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公开(公告)号：CN111832743A
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN202010293740.4
申请日：2020-04-15
Applicant: 罗伯特·博世有限公司
Abstract: 用于确定行驶变化过程的方法，具有步骤：从第一数据库中选择第一行驶路线，获得第一行驶路线作为输入变量，针对第一行驶路线生成所属的第一行驶变化过程，在第二数据库中存储行驶路线和分别所属的在行驶运行中检测的行驶变化过程，从所述第二数据库中选择第二行驶路线和分别所属的在行驶运行中检测的第二行驶变化过程，获得第一行驶路线之一与分别所属的第一生成的行驶变化过程的配对以及第二行驶路线与分别所属的在行驶运行中检测的第二行驶变化过程的配对作为输入变量，根据输入变量计算输出，根据输出优化目标函数，该目标函数表示在具有第一生成的行驶变化过程的配对的分布与具有在行驶运行中检测的第二行驶变化过程的配对的分布之间的距离。
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公开(公告)号：CN107461270A
公开(公告)日：2017-12-12
申请号：CN201710368789.X
申请日：2017-05-23
Applicant: 罗伯特·博世有限公司
CPC classification number: F02D35/028 , F02D41/26 , F02D2041/001 , F02D2041/1433 , F02P5/15 , F02D41/04 , F02D37/02 , F02D41/0002 , F02D2200/00 , F02D2200/0611 , F02D2200/1002 , F02D2250/00
Abstract: 本发明涉及用于运行内燃机（2）的方法，其中，借助非参数的基于数据的函数模型表明在燃烧特征和一个或多个运行状态参量之间的函数关系，其中，内燃机（2）借助函数模型的单次或多次计算运行。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111832744A
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN202010296207.3
申请日：2020-04-15
Applicant: 罗伯特·博世有限公司
Abstract: 本发明涉及一种训练机器学习系统的计算机实现的方法，所述方法用于生成车辆的行驶走势和/或行驶路线，方法具有以下步骤：机器学习系统的发生器获得第一随机矢量作为输入参量并且针对第一随机矢量分别生成第一行驶路线和第一行驶走势；在数据库中存储有行驶路线和行驶走势；从数据库中选择第二行驶路线以及第二行驶走势；鉴别器获得第一配对和第二配对作为输入参量；鉴别器根据输入参量计算输出，输出针对每个作为输入参量获得的配对表征，所述配对是由生成的第一行驶路线和第一行驶走势组成的第一配对还是由第二行驶路线和第二行驶走势组成的第二配对；根据鉴别器的输出来优化表示第一配对的分布和第二配对的分布之间的间距的目标函数。
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公开(公告)号：CN111194378A
公开(公告)日：2020-05-22
申请号：CN201880067315.4
申请日：2018-10-09
Applicant: 罗伯特·博世有限公司
Abstract: 本发明涉及一种用于测定车辆的内燃机（1）的SCR催化器（3）下游的NOx浓度和NH3-溢出的方法。在此，内燃机（1）的状态参量作为第一输入参量并且SCR催化器（3）的当前的NH3填充度作为第二输入参量输入到至少一个机器学习算法或至少一个随机模型中。所述至少一个机器学习算法或所述至少一个随机模型根据所述第一输入参量和所述第二输入参量计算所述SCR催化器（3）下游的NOx浓度以及NH3-溢出并且将其作为输出参量输出。
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公开(公告)号：CN105334746B
公开(公告)日：2019-01-08
申请号：CN201510929099.8
申请日：2012-07-19
Applicant: 罗伯特·博世有限公司
IPC: G05B17/00
Abstract: 公开了一种用于为实现在控制设备上的函数供给数据的方法，其中在系统处的测量在试验台处的不同测量点情况下执行并且根据所获得的测量值创建基于数据的全局模型，其中在基于数据的全局模型处执行模拟试验台处的真实测量的虚拟测量，其中从基于数据的全局模型中确定虚拟测量的虚拟测量值的不可靠性并且在为实现在控制设备上的函数供给数据时考虑虚拟测量值的不可靠性。其中，作为基于数据的全局模型使用贝叶斯回归模型，该贝叶斯回归模型说明作为模型不可靠性的虚拟测量值的不可靠性，并且根据所述虚拟测量值中的至少一个的不可靠性来判决该至少一个虚拟测量值是否被考虑用于为所述函数供给数据。
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公开(公告)号：CN103748523B
公开(公告)日：2016-12-28
申请号：CN201280040757.2
申请日：2012-07-19
Applicant: 罗伯特·博世有限公司
IPC: G05B17/00
CPC classification number: G05B13/04 , G06F17/5009 , G06F17/5045 , G06N7/005
Abstract: 介绍了一种用于为控制设备的函数（46）供给数据的方法，其中在系统处的测量（34）在检查站处的不同测量点情况下执行并且根据所获得的测量值创建基于数据的全局模型（38），其中在基于数据的全局模型（38）处执行模拟检查站处的真实测量的虚拟测量，其中从基于数据的全局模型（38）中确定虚拟测量的虚拟测量值的不可靠性并且在为控制设备的函数（46）供给数据时考虑虚拟测量值的不可靠性。
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