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1. WO2022002652 - VERFAHREN ZUR REGELUNG EINES REGELSYSTEMS, TRAININGSVERFAHREN, COMPUTERPROGRAMM, SPEICHERMEDIUM UND STEUEREINHEIT

Veröffentlichungsnummer WO/2022/002652
Veröffentlichungsdatum 06.01.2022
Internationales Aktenzeichen PCT/EP2021/066740
Internationales Anmeldedatum 21.06.2021
IPC
G05B 11/00 2006.1
GSektion G Physik
05Steuern; Regeln
BSteuer- oder Regelsysteme allgemein; funktionelle Elemente solcher Systeme; Überwachungs- oder Prüfanordnungen für solche Systeme oder Elemente
11Regler
G05B 13/02 2006.1
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
G06N 3/02 2006.1
GSektion G Physik
06Datenverarbeitung; Rechnen oder Zählen
NRechnersysteme, basierend auf spezifischen Rechenmodellen
3Rechnersysteme, die auf biologischen Modellen basieren
02unter Verwendung neuronaler Netzwerkmodelle
CPC
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
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
Anmelder
  • ROBERT BOSCH GMBH [DE]/[DE]
Erfinder
  • ROMER, Achim
Prioritätsdaten
10 2020 208 358.403.07.2020DE
Veröffentlichungssprache Deutsch (de)
Anmeldesprache Deutsch (DE)
Designierte Staaten
Titel
(DE) VERFAHREN ZUR REGELUNG EINES REGELSYSTEMS, TRAININGSVERFAHREN, COMPUTERPROGRAMM, SPEICHERMEDIUM UND STEUEREINHEIT
(EN) METHOD FOR CLOSED-LOOP CONTROL OF A CLOSED-LOOP CONTROL SYSTEM, TRAINING METHOD, COMPUTER PROGRAM, STORAGE MEDIUM AND CONTROL UNIT
(FR) PROCÉDÉ DE RÉGLAGE D'UN SYSTÈME DE RÉGULATION, PROCÉDÉ D'ENTRAÎNEMENT, PROGRAMME INFORMATIQUE, SUPPORT D'ENREGISTREMENT ET UNITÉ DE COMMANDE
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').
(EN) The invention relates to a method (100) for closed-loop control of a closed-loop control system (3) having at least one closed-loop controller (31) and at least one controlled system (32), comprising the steps: determining (101) a manipulated variable (u) by means of the closed-loop controller (31) according to a current target value (xt); correcting (102) the determined manipulated variable (u) by means of a machine learning module (ML module) (33), in particular by means of an artificial neural network, according to the current target value (xt) and an actual value, in order to obtain a corrected manipulated variable (u'); closed-loop controlling (103) of the controlled system (32) according to the corrected manipulated variable (u').
(FR) L'invention concerne un procédé (100) pour régler un système de régulation (3) présentant au moins un régulateur (31) et au moins un système réglé (32), comprenant les étapes suivantes : détermination (101) d'une grandeur réglante (u) au moyen du régulateur (31) en fonction d'une valeur de consigne instantanée (xt) ; correction (102) de la grandeur réglante déterminée (u) au moyen d’un module d’apprentissage automatique (module ML) (33), en particulier au moyen d'un réseau de neurones artificiels, en fonction de la valeur de consigne instantanée (xt) et d'une valeur réelle pour obtenir une grandeur réglante corrigée (u') ; réglage (103) du système réglé (32) en fonction de la grandeur réglante corrigée (u').
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