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

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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.
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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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