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1. DE102020208358 - Verfahren zur Regelung eines Regelsystems, Trainingsverfahren, Computerprogramm, Speichermedium und Steuereinheit.

Amt
Deutschland
Aktenzeichen/Anmeldenummer 102020208358
Anmeldedatum 03.07.2020
Veröffentlichungsnummer 102020208358
Veröffentlichungsdatum 05.01.2022
Veröffentlichungsart A1
IPC
G05B 13/02
GSektion G Physik
05Steuern; Regeln
BSteuer- oder Regelsysteme allgemein; funktionelle Elemente solcher Systeme; Überwachungs- oder Prüfanordnungen für solche Systeme oder Elemente
13Selbstanpassende Steuerungs- oder Regelungssysteme, d.h. Systeme, die sich automatisch entsprechend einem vorgegebenen Kriterium auf eine optimale Arbeitsweise einstellen
02elektrisch
CPC
G06N 3/08
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
3Computer systems based on biological models
02using neural network models
08Learning methods
G05B 11/00
GPHYSICS
05CONTROLLING; REGULATING
BCONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
11Automatic controllers
G05B 13/027
GPHYSICS
05CONTROLLING; REGULATING
BCONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
13Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion
02electric
0265the criterion being a learning criterion
027using neural networks only
Anmelder Robert Bosch Gesellschaft mit beschränkter Haftung
Erfinder Romer Achim
Titel
(DE) Verfahren zur Regelung eines Regelsystems, Trainingsverfahren, Computerprogramm, Speichermedium und Steuereinheit.
Zusammenfassung
(DE)

Verfahren (100) zur Regelung eines Regelsystems (3) aufweisend mindestens einen Regler (31) und mindestens eine Regelstrecke (32), mit den Schritten: Ermitteln (101) einer Stellgröße (u) mittels des Reglers (31), in Abhängigkeit von einem aktuellen Soll-Wert (xt); Korrigieren (102) der ermittelten Stellgröße (u) mittels eines Machine Learning Modules (ML-Modul) (33), insbesondere mittels eines künstlichen neuronalen Netzwerkes, in Abhängigkeit des aktuellen Soll-Werts (xt) und eines Ist-Werts, um eine korrigierte Stellgröße (u') zu erhalten; Regeln (103) der Regelstrecke (32) in Abhängigkeit der korrigierten Stellgröße (u'). embedded image


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