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公开(公告)号：CN102792234B
公开(公告)日：2015-05-27
申请号：CN201180013618.6
申请日：2011-02-15
Applicant: 西门子公司
IPC: G05B13/02
CPC classification number: G05B13/027
Abstract: 本发明涉及一种用于计算机辅助地调节和/或控制技术系统的方法。在该方法中，使用回归神经网络来对技术系统的动态行为进行建模，该回归神经网络的输入层包含技术系统的状态以及在技术系统处执行的动作，所述状态和动作被输送给回归隐藏层。在此，回归神经网络的输出层由评价信号来表示，该评价信号再现技术系统的动态特性。必要时也可以作为输出层的状态而仅仅使用技术系统的状态的影响评价信号的状态变量或在技术系统处执行的动作的影响评价信号的动作变量。利用该回归神经网络生成的隐藏状态被用于基于学习和/或优化方法控制或调节技术系统。根据本发明的方法所具有的优点是，可以以合适方式减小回归隐藏层的状态空间的维数，并且仍然良好地对技术系统的动态特性进行建模。由此可以实现对技术系统的计算高效和精确的控制或调节。
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公开(公告)号：CN105051625B
公开(公告)日：2018-06-01
申请号：CN201480018192.7
申请日：2014-01-22
Applicant: 西门子公司
IPC: G05B13/02
CPC classification number: F02C9/00 , G05B13/027 , G05B13/029
Abstract: 本发明涉及用于技术系统（T）的计算机辅助控制和/或调节的方法。在根据本发明的方法的范围中在预先给定的调节方法（CO1、CO2）中实现探索规则（EP），利用该探索规则达到技术系统（T）的新的、仍未知的状态（x）。在此借助于技术系统（T）的仿真模型（SM）来检验：探索规则（EP）的动作（a2）是否导致位于预先确定的阈值内的后续状态（x'）。仅在该情况下在技术系统处根据探索规则（EP）实施相应的动作（a2）。根据本发明的方法使得能够在技术系统的运行的范围中探索新状态，其中通过检验相应的阈值来确保所述探索不可察觉地进行并且不导致技术系统的错误运行。根据本发明的方法尤其适于控制或调节燃气涡轮机或风力涡轮机。
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公开(公告)号：CN106662847A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201580035911.0
申请日：2015-05-05
Applicant: 西门子公司
IPC: G05B13/04
Abstract: 一种交互式辅助系统以及一种方法，所述交互式系统和方法用于对技术系统、例如燃气轮机或者风力涡轮机进行计算机辅助的控制优化、尤其是用于优化设施的行动序列A或调节参量（例如气体输送、压缩），设置输入终端，用于读入至少一个状态参数以及至少一个调整参数（W），所述至少一个状态参数说明该技术系统的第一系统状态（S0），所述至少一个调整参数用于设立报酬函数（RF）。具有预先训练的、仿真该设施的神经网络的仿真模块（SIM）用于对在该技术系统上执行从第一系统状态（S0）出发的行动序列（A）进行仿真，以及用于预测该技术系统的从中最终得到的后续状态（S）。此外，优化模块（OPT）用于依据调整参数（W）来设立报酬函数（RF），用于针对第一系统状态（S0）生成多个行动序列（A），用于将所述行动序列（A）传送给仿真模块（SIM）以及用于接收从中最终得到的后续状态（S）。此外，该优化模块（OPT）还用于借助于所设立的报酬函数（RF）来确定仿真结果的报酬，以及用于确定进行报酬优化的行动序列（A'）。为了输出从所述进行报酬优化的行动序列（A'）最终得到的系统状态（S'），设置有输出终端（OUT）。
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公开(公告)号：CN106462117A
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201580032397.5
申请日：2015-05-11
Applicant: 西门子公司
IPC: G05B13/02
Abstract: 为了控制目标系统（例如燃气或风力涡轮机或另一技术系统），使用控制对策池。接收包括多个控制对策的控制对策池和用于加权多个控制对策中的每一个的权重。多个控制对策由权重加权以提供加权的聚合控制对策。由此，使用加权的聚合控制对策来控制目标系统，并且接收与受控目标系统的性能相关的性能数据。此外，基于接收的性能数据调整权重，以改进受控目标系统的性能。由此，通过调整的权重来重新加权多个控制对策，以调整加权的聚合控制对策。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102792234A
公开(公告)日：2012-11-21
申请号：CN201180013618.6
申请日：2011-02-15
Applicant: 西门子公司
IPC: G05B13/02
CPC classification number: G05B13/027
Abstract: 本发明涉及一种用于计算机辅助地调节和/或控制技术系统的方法。在该方法中，使用回归神经网络来对技术系统的动态行为进行建模，该回归神经网络的输入层包含技术系统的状态以及在技术系统处执行的动作，所述状态和动作被输送给回归隐藏层。在此，回归神经网络的输出层由评价信号来表示，该评价信号再现技术系统的动态特性。必要时也可以作为输出层的状态而仅仅使用技术系统的状态的影响评价信号的状态变量或在技术系统处执行的动作的影响评价信号的动作变量。利用该回归神经网络生成的隐藏状态被用于基于学习和/或优化方法控制或调节技术系统。根据本发明的方法所具有的优点是，可以以合适方式减小回归隐藏层的状态空间的维数，并且仍然良好地对技术系统的动态特性进行建模。由此可以实现对技术系统的计算高效和精确的控制或调节。
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公开(公告)号：CN103597413B
公开(公告)日：2017-01-18
申请号：CN201280027163.8
申请日：2012-06-01
Applicant: 西门子公司
IPC: G05B17/02
CPC classification number: G06N99/005 , F03D7/046 , F03D17/00 , G05B13/04 , G05B17/02 , G05B23/024 , G06N3/0481 , Y02E10/723
Abstract: 本发明涉及一种用于在计算机支持下生成技术系统尤其燃气轮机或风力轮机的数据驱动的模型（NM）的方法。按本发明的方法的特征在于，数据驱动的模型优选在训练数据的一些存在很小的数据密度的区域中被学习。以此方式确保了，数据驱动的模型针对训练数据的与信息相关的区域被生成。用按本发明的方法生成的数据驱动的模型在一种特别优选的实施形式中被用来计算用于技术系统的合适的控制模型和/或调节模型和/或监督模型。通过确定优化标准，例如燃气轮机的很少的有害物质排放或很小的燃烧动态，可以因此在运行中延长技术系统的使用周明。用按本发明的方法生成的数据驱动的模型此外还能被快速地以及用很少的计算资源确定，因为不是所有的训练数据都被用来学习数据驱动的模型。
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公开(公告)号：CN103597413A
公开(公告)日：2014-02-19
申请号：CN201280027163.8
申请日：2012-06-01
Applicant: 西门子公司
IPC: G05B17/02
CPC classification number: G06N99/005 , F03D7/046 , F03D17/00 , G05B13/04 , G05B17/02 , G05B23/024 , G06N3/0481 , Y02E10/723
Abstract: 本发明涉及一种用于在计算机支持下生成技术系统尤其燃气轮机或风力轮机的数据驱动的模型（NM）的方法。按本发明的方法的特征在于，数据驱动的模型优选在训练数据的一些存在很小的数据密度的区域中被学习。以此方式确保了，数据驱动的模型针对训练数据的与信息相关的区域被生成。用按本发明的方法生成的数据驱动的模型在一种特别优选的实施形式中被用来计算用于技术系统的合适的控制模型和/或调节模型和/或监督模型。通过确定优化标准，例如燃气轮机的很少的有害物质排放或很小的燃烧动态，可以因此在运行中延长技术系统的使用周明。用按本发明的方法生成的数据驱动的模型此外还能被快速地以及用很少的计算资源确定，因为不是所有的训练数据都被用来学习数据驱动的模型。
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公开(公告)号：CN106462117B
公开(公告)日：2019-12-10
申请号：CN201580032397.5
申请日：2015-05-11
Applicant: 西门子公司
IPC: G05B13/02
Abstract: 为了控制目标系统（例如燃气或风力涡轮机或另一技术系统），使用控制对策池。接收包括多个控制对策的控制对策池和用于加权多个控制对策中的每一个的权重。多个控制对策由权重加权以提供加权的聚合控制对策。由此，使用加权的聚合控制对策来控制目标系统，并且接收与受控目标系统的性能相关的性能数据。此外，基于接收的性能数据调整权重，以改进受控目标系统的性能。由此，通过调整的权重来重新加权多个控制对策，以调整加权的聚合控制对策。
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公开(公告)号：CN105051625A
公开(公告)日：2015-11-11
申请号：CN201480018192.7
申请日：2014-01-22
Applicant: 西门子公司
IPC: G05B13/02
CPC classification number: F02C9/00 , G05B13/027 , G05B13/029
Abstract: 本发明涉及用于技术系统（T）的计算机辅助控制和/或调节的方法。在根据本发明的方法的范围中在预先给定的调节方法（CO1、CO2）中实现探索规则（EP），利用该探索规则达到技术系统（T）的新的、仍未知的状态（x）。在此借助于技术系统（T）的仿真模型（SM）来检验：探索规则（EP）的动作（a2）是否导致位于预先确定的阈值内的后续状态（x'）。仅在该情况下在技术系统处根据探索规则（EP）实施相应的动作（a2）。根据本发明的方法使得能够在技术系统的运行的范围中探索新状态，其中通过检验相应的阈值来确保所述探索不可察觉地进行并且不导致技术系统的错误运行。根据本发明的方法尤其适于控制或调节燃气涡轮机或风力涡轮机。
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