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1. (WO2017207317) MODELLBASIERTE ERMITTLUNG EINES SYSTEMZUSTANDES MITTELS EINES DYNAMISCHEN SYSTEMS
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Veröff.-Nr.: WO/2017/207317 Internationale Anmeldenummer PCT/EP2017/062239
Veröffentlichungsdatum: 07.12.2017 Internationales Anmeldedatum: 22.05.2017
IPC:
G06Q 10/04 (2012.01)
Anmelder: SIEMENS AKTIENGESELLSCHAFT[DE/DE]; Werner-von-Siemens-Straße 1 80333 München, DE
Erfinder: HEESCHE, Kai; DE
VOGL, Stefanie; DE
ZIMMERMANN, Hans-Georg; DE
Prioritätsdaten:
10 2016 209 721.002.06.2016DE
Titel (EN) MODEL-BASED DETERMINATION OF A SYSTEM STATUS BY MEANS OF A DYNAMIC SYSTEM
(FR) DÉTERMINATION BASÉE SUR UN MODÈLE D'UN ÉTAT DE SYSTÈME AU MOYEN D'UN SYSTÈME DYNAMIQUE
(DE) MODELLBASIERTE ERMITTLUNG EINES SYSTEMZUSTANDES MITTELS EINES DYNAMISCHEN SYSTEMS
Zusammenfassung: front page image
(EN) The invention relates to a method for the model-based determination of a system status of a dynamic system by means of a model, wherein: - a recurrent neural network is provided as the model of the dynamic system; - the model is supplied with a time series of potentially recordable measurement values as an input variable, the values comprising recorded and missing measurement values; - at least one system status associated with a time point is generated from the model, from which status at least one target value belonging to the respective time point can be determined; - sequential system statuses transition into one other by means of a respective status transition; - and a correction of at least one system status is carried out on the basis of the time series with the aid of the status transition; characterized in that the correction is carried out without being influenced by the missing measurement values of the time series. The correction is carried out if a value within the observable vector was also actually measured or is present. If, on the other hand, there is a gap in the time series, for example for some or multiple entries of one or more observable vectors at different time points, then they are not taken into account in the correction. Sparsely occupied time series or those with gaps can thus be used advantageously for improved modelling in recurrent neural networks.
(FR) L'invention concerne un procédé de détermination, basée sur un modèle, d'un état de système d'un système dynamique au moyen d'un modèle, un réseau de neurones bouclé étant fourni en tant qu'un modèle de système dynamique, une série temporelle des valeurs mesurées pouvant être potentiellement détectées, comprenant les valeurs mesurées détectées et manquantes, étant fourni en tant que variable d'entrée au modèle, au moins un état de système correspondant à un moment étant généré à partir du modèle, à partir duquel au moins une valeur cible associée au moment respectif peut être déterminée; les états successifs de système étant transférés l'un vers l'autre au moyen d'une transition d'état respective; une correction de l'au moins un état de système, sur la base de la série temporelle, étant effectuée au moyen de la transition d'état; ledit procédé étant caractérisé en ce que la correction n'est pas affectée par les valeurs mesurées manquantes de la série temporelle. La correction est effectuée si une valeur a été effectivement mesurée ou si elle est présente pendant la période du vecteur observable. Si, d'autre part, il existe une lacune dans les séries temporelles, par exemple pour certaines ou plusieurs entrées d'un ou plusieurs vecteurs observables à différents moments, celles-ci ne sont pas prises en compte lors de la correction. Les séries temporelles rares ou lacunaires peuvent ainsi être avantageusement utilisées pour une modélisation améliorée dans les réseaux de neurones bouclé.
(DE) Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur modellbasierten Ermittlung eines Systemzustandes eines dynamischen Systems mittels eines Modells, wobei als Modell des dynamischen Systems ein rekurrentes neuronales Netz bereitgestellt wird, wobei dem Modell eine Zeitreihe aus potentiell erfassbaren Messwerten, umfassend erfassten und fehlenden Messwerten, als Eingangsgröße bereitgestellt wird, - wobei aus dem Modell mindestens ein zu einem Zeitpunkt zugehöriger Systemzustand generiert wird, aus welchem mindestens ein zu dem jeweiligen Zeitpunkt zugehöriger Zielwert ermittelbar ist; - wobei zeitlich aufeinanderfolgende Systemzustände durch einen jeweiligen Zustandsübergang ineinander überführt werden; - wobei eine Korrektur mindestens eines Systemzustandes auf Basis der Zeitreihe mithilfe des Zustandsüberganges vorgenommen wird; dadurch gekennzeichnet, dass die Korrektur unbeeinflusst von den fehlenden Messwerten der Zeitreihe vorgenommen wird. Die Korrektur wird dabei vorgenommen, falls ein Wert innerhalb des Observablenvektors auch tatsächlich gemessen wurde oder vorliegt. Liegt dagegen eine Lücke in der Zeitreihe vor, beispielsweise für einige oder mehrere Einträge eines oder mehrerer Observablenvektoren zu verschiedenen Zeitpunkten, so werden diese bei der Korrektur nicht berücksichtigt. Spärlich oder lückenhaft besetzte Zeitreihen können somit zur verbesserten Modellierung in rekurrenten neuronalen Netzen auf vorteilhafte Weise eingesetzt werden.
Designierte Staaten: AE, AG, AL, AM, AO, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BH, BN, BR, BW, BY, BZ, CA, CH, CL, CN, CO, CR, CU, CZ, DE, DJ, DK, DM, DO, DZ, EC, EE, EG, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, GT, HN, HR, HU, ID, IL, IN, IR, IS, JP, KE, KG, KH, KN, KP, KR, KW, KZ, LA, LC, LK, LR, LS, LU, LY, MA, MD, ME, MG, MK, MN, MW, MX, MY, MZ, NA, NG, NI, NO, NZ, OM, PA, PE, PG, PH, PL, PT, QA, RO, RS, RU, RW, SA, SC, SD, SE, SG, SK, SL, SM, ST, SV, SY, TH, TJ, TM, TN, TR, TT, TZ, UA, UG, US, UZ, VC, VN, ZA, ZM, ZW
African Regional Intellectual Property Organization (ARIPO) (BW, GH, GM, KE, LR, LS, MW, MZ, NA, RW, SD, SL, ST, SZ, TZ, UG, ZM, ZW)
Eurasische Patentorganisation (AM, AZ, BY, KG, KZ, RU, TJ, TM)
Europäisches Patentamt (EPO) (AL, AT, BE, BG, CH, CY, CZ, DE, DK, EE, ES, FI, FR, GB, GR, HR, HU, IE, IS, IT, LT, LU, LV, MC, MK, MT, NL, NO, PL, PT, RO, RS, SE, SI, SK, SM, TR)
African Intellectual Property Organization (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, KM, ML, MR, NE, SN, TD, TG)
Veröffentlichungssprache: Deutsch (DE)
Anmeldesprache: Deutsch (DE)