[发明专利]用于技术系统的计算机辅助控制和/或调节的方法有效

专利信息
申请号: 201480018192.7 申请日: 2014-01-22
公开(公告)号: CN105051625B 公开(公告)日: 2018-06-01
发明(设计)人: S.迪尔;S.乌德卢夫特;H-G.布鲁梅尔;J.P.辛格;V.施特青格 申请(专利权)人: 西门子公司
主分类号: G05B13/02 分类号: G05B13/02
代理公司: 中国专利代理(香港)有限公司 72001 代理人: 卢江;刘春元
地址: 德国*** 国省代码: 德国;DE
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摘要:
搜索关键词: 技术系统 探索 计算机辅助 风力涡轮机 燃气涡轮机 仿真模型 后续状态 预先给定 预先确定 新状态 检验 察觉
【权利要求书】:

1.用于技术系统(T)的计算机辅助控制和/或调节的方法,其中所述控制和/或调节在相应时间点在所述技术系统(T)处根据所述技术系统(T)的分别包括一个或多个状态变量的一个或多个状态(x)来实施包括一个或多个动作变量的动作(a),其中:

a)预先给定的调节方法(CO1、CO2)在相应时间点根据至少所述技术系统(T)在该相应时间点的状态(x)确定要在所述技术系统(T)处实施的第一动作(a1);

b)至少一种探索规则(EP)根据至少所述技术系统(T)在该相应时间点的状态(x)来确定一个或多个要在所述技术系统(T)处实施的第二动作(a2);

c)基于所述技术系统(T)的仿真模型(SM)针对每个第二动作(a2)预测所述技术系统(T)的由此产生的后续状态(x')的集合;

d)针对后续状态(x')的每个集合检验:后续状态(x')的相应集合是否满足预先给定的阈值标准,该阈值标准针对后续状态(x')的相应集合的状态变量的至少一部分来规定要遵守的阈值;

e)如果后续状态(x')的一个或多个集合满足该阈值标准,则给所述预先给定的调节方法(CO1、CO2)输送第二动作(a2),对于该第二动作来说后续状态(x')的所预测的集合满足该阈值标准,紧接着所述预先给定的调节方法(CO1、CO2)作为动作在所述技术系统(T)处实施所输送的第二动作(a2)而不是所述第一动作(a1)或者与所述第二动作(a2)组合地实施在步骤a)中确定的第一动作(a1),

其中所述技术系统(T)是燃气涡轮机和/或风力涡轮机。

2.根据权利要求1所述的方法,其中在后续状态(x')的集合中没有一个在步骤e)中满足所述阈值标准的情况下所述预先给定的调节方法(CO1、CO2)实施在步骤a)中确定的第一动作(a1)和/或确定一个或多个所修改的第二动作(a2),针对所述所修改的第二动作执行所述步骤c)至e),和/或再次执行所述步骤b)至e)。

3.根据权利要求1或2所述的方法,其中在步骤b)中确定的第二动作(a2)分别是在步骤a)中确定的第一动作(a1)的变化并且在步骤e)中在所述技术系统(T)处作为动作(a)实施借助于所输送的第二动作(a2)的变化来变更的第一动作(a1)。

4.根据权利要求1或2所述的方法,其中所述阈值标准针对所述后续状态(x')的状态变量的至少一部分说明相应值范围,这些状态变量的值必须位于所述值范围内。

5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述值范围取决于所述后续状态(x')的状态变量的值。

6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述值范围定义与这些值的百分比偏差。

7.根据权利要求1或2所述的方法,其中所述至少一种探索规则(EP)包括下列规则中的一种或多种:

- 随机选择所述第二动作(a2)的规则;

- 基于专家知识的规则;

- ε贪心规则。

8.根据权利要求1或2所述的方法,其中所述仿真模型(SM)利用机器学习方法来学习。

9.根据权利要求8所述的方法,其中所述仿真模型(SM)基于所学习的神经网络。

10.根据权利要求8所述的方法,其中所述仿真模型(SM)基于递归神经网络。

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