公开(公告)号：US20130013543A1

公开(公告)日：2013-01-10

申请号：US13583057

申请日：2011-02-15

申请人： Siegmund Düll ,  Volkmar Sterzing ,  Steffen Udluft

发明人： Siegmund Düll ,  Volkmar Sterzing ,  Steffen Udluft

IPC分类号： G06N3/08

CPC分类号： G05B13/027

摘要： A method for the computer-aided control of a technical system is provided. A recurrent neuronal network is used for modeling the dynamic behaviour of the technical system, the input layer of which contains states of the technical system and actions carried out on the technical system, which are supplied to a recurrent hidden layer. The output layer of the recurrent neuronal network is represented by an evaluation signal which reproduces the dynamics of technical system. The hidden states generated using the recurrent neural network are used to control the technical system on the basis of a learning and/or optimization method.

摘要翻译： 提供了一种用于技术系统的计算机辅助控制的方法。 复发神经元网络用于对技术系统的动态行为进行建模，其技术系统的输入层包含技术系统的状态和在技术系统上执行的动作，并提供给复发隐藏层。 复发神经元网络的输出层由再现动态技术系统的评估信号表示。 使用循环神经网络产生的隐藏状态用于在学习和/或优化方法的基础上控制技术系统。

公开(公告)号：US09466032B2

公开(公告)日：2016-10-11

申请号：US14123401

申请日：2012-06-01

申请人： Siegmund Düll ,  Alexander Hentschel ,  Volkmar Sterzing ,  Steffen Udluft

发明人： Siegmund Düll ,  Alexander Hentschel ,  Volkmar Sterzing ,  Steffen Udluft

IPC分类号： G06F19/00 ,  G06N99/00 ,  G05B17/02 ,  G05B23/02 ,  G05B13/04 ,  G06N3/04

CPC分类号： G06N99/005 ,  F03D7/046 ,  F03D17/00 ,  G05B13/04 ,  G05B17/02 ,  G05B23/024 ,  G06N3/0481 ,  Y02E10/723

摘要： A method for the computer-supported generation of a data-driven model of a technical system, in particular of a gas turbine or wind turbine, based on training data is disclosed. The data-driven model is preferably learned in regions of training data having a low data density. According to the invention, it is thus ensured that the data-driven model is generated for information-relevant regions of the training data. The data-driven model generated is used in a particularly preferred embodiment for calculating a suitable control and/or regulation model or monitoring model for the technical system. By determining optimization criteria, such as low pollutant emissions or low combustion dynamics of a gas turbine, the service life of the technical system in operation can be extended. The data model generated by the method according to the invention can furthermore be determined quickly and using low computing resources, since not all training data is used for learning the data-driven model.

摘要翻译： 公开了一种基于训练数据计算机支持生成技术系统，特别是燃气轮机或风力涡轮机的数据驱动模型的方法。 优选地，在具有低数据密度的训练数据的区域中学习数据驱动模型。 根据本发明，确保为训练数据的信息相关区域生成数据驱动模型。 在特别优选的实施例中使用产生的数据驱动模型来计算技术系统的合适的控制和/或调节模型或监控模型。 通过确定燃气轮机低污染物排放或低燃烧动力学等优化标准，可以延长运行中的技术系统的使用寿命。 由于不是所有的训练数据都用于学习数据驱动的模型，因此可以快速确定根据本发明的方法生成的数据模型并使用低计算资源。

公开(公告)号：US20140100703A1

公开(公告)日：2014-04-10

申请号：US14123401

申请日：2012-06-01

申请人： Siegmund Düll ,  Alexander Hentschel ,  Volkmar Sterzing ,  Steffen Udluft

发明人： Siegmund Düll ,  Alexander Hentschel ,  Volkmar Sterzing ,  Steffen Udluft

IPC分类号： G06N99/00 ,  G05B13/04

CPC分类号： G06N99/005 ,  F03D7/046 ,  F03D17/00 ,  G05B13/04 ,  G05B17/02 ,  G05B23/024 ,  G06N3/0481 ,  Y02E10/723

摘要： A method for the computer-supported generation of a data-driven model of a technical system, in particular of a gas turbine or wind turbine, based on training data is disclosed. The data-driven model is preferably learned in regions of training data having a low data density. According to the invention, it is thus ensured that the data-driven model is generated for information-relevant regions of the training data. The data-driven model generated is used in a particularly preferred embodiment for calculating a suitable control and/or regulation model or monitoring model for the technical system. By determining optimization criteria, such as low pollutant emissions or low combustion dynamics of a gas turbine, the service life of the technical system in operation can be extended. The data model generated by the method according to the invention can furthermore be determined quickly and using low computing resources, since not all training data is used for learning the data-driven model.

摘要翻译： 公开了一种基于训练数据计算机支持生成技术系统，特别是燃气轮机或风力涡轮机的数据驱动模型的方法。 优选地，在具有低数据密度的训练数据的区域中学习数据驱动模型。 根据本发明，确保为训练数据的信息相关区域生成数据驱动模型。 在特别优选的实施例中使用产生的数据驱动模型来计算技术系统的合适的控制和/或调节模型或监控模型。 通过确定燃气轮机低污染物排放或低燃烧动力学等优化标准，可以延长运行中的技术系统的使用寿命。 由于不是所有的训练数据都用于学习数据驱动的模型，因此可以快速确定根据本发明的方法生成的数据模型并使用低计算资源。

公开(公告)号：US09194369B2

公开(公告)日：2015-11-24

申请号：US13550723

申请日：2012-07-17

申请人： Kristian Robert Dixon ,  Siegmund Düll ,  Per Egedal ,  Thomas Esbensen ,  Volkmar Sterzing

发明人： Kristian Robert Dixon ,  Siegmund Düll ,  Per Egedal ,  Thomas Esbensen ,  Volkmar Sterzing

IPC分类号： F03D1/06 ,  F03D7/02

CPC分类号： F03D7/022 ,  F03D1/0675 ,  F05B2240/30 ,  Y02E10/721 ,  Y02E10/723

摘要： A wind turbine rotor blade is equipped with an air chamber and equipped via the air chamber to route a modulation beam out of the rotor blade such that the air current along the rotor blade is changed. Thereby the laminar current is changed into a turbulent current on the one hand and its detachment and on the other hand its recreation is achieved in order to produce the laminar current. The control may occur via electrostatic actuators via a learnable control strategy based on neural forecasts, which take the complexity of the non-linear system into account and allow for the plurality of influencing factors. The stress on the rotor blades may be reduced, resulting in longer service life and reduced maintenance costs, a higher level of efficiency or quieter operation.

摘要翻译： 风力涡轮机转子叶片配备有空气室，并且经由空气室配置，以将调制光束从转子叶片引出，使得沿着转子叶片的气流被改变。 因此，一方面，层流变成湍流，并且其分离，另一方面实现其娱乐以产生层流。 该控制可以通过静电致动器通过基于神经预测的可学习的控制策略进行，其将非线性系统的复杂性考虑在内并允许多个影响因素。 可以减小转子叶片上的应力，从而延长使用寿命，降低维护成本，提高效率或更安静的操作。

公开(公告)号：US20130022464A1

公开(公告)日：2013-01-24

申请号：US13550723

申请日：2012-07-17

申请人： Kristian Robert Dixon ,  Siegmund Düll ,  Per Egedal ,  Thomas Esbensen ,  Volkmar Sterzing

发明人： Kristian Robert Dixon ,  Siegmund Düll ,  Per Egedal ,  Thomas Esbensen ,  Volkmar Sterzing

IPC分类号： F03D1/06 ,  F03D7/02

CPC分类号： F03D7/022 ,  F03D1/0675 ,  F05B2240/30 ,  Y02E10/721 ,  Y02E10/723

摘要： A wind turbine rotor blade is equipped with an air chamber and equipped via the air chamber to route a modulation beam out of the rotor blade such that the air current along the rotor blade is changed. Thereby the laminar current is changed into a turbulent current on the one hand and its detachment and on the other hand its recreation is achieved in order to produce the laminar current. The control may occur via electrostatic actuators via a learnable control strategy based on neural forecasts, which take the complexity of the non-linear system into account and allow for the plurality of influencing factors. The stress on the rotor blades may be reduced, resulting in longer service life and reduced maintenance costs, a higher level of efficiency or quieter operation.

公开(公告)号：US20100241243A1

公开(公告)日：2010-09-23

申请号：US12740500

申请日：2008-09-29

申请人： Alexander Hans ,  Daniel Schneegass ,  Anton Maximilian Schäfer ,  Volkmar Sterzing ,  Steffen Udluft

发明人： Alexander Hans ,  Daniel Schneegass ,  Anton Maximilian Schäfer ,  Volkmar Sterzing ,  Steffen Udluft

IPC分类号： G05B13/02 ,  G06F15/18 ,  G05B9/02

CPC分类号： G05B13/026 ,  F23N2023/40 ,  F23N2041/20 ,  G05B13/027 ,  G06N99/005

摘要： A method for the computer-assisted exploration of states of a technical system is provided. The states of the technical system are run by carrying out an action in a respective state of the technical system, the action leading to a new state. A safety function and a feedback rule are used to ensure that a large volume of data of states and actions is run during exploration and that at the same time no inadmissible actions occur which could lead directly or indirectly to the technical system being damaged or to a defective operating state. The method allows a large number of states and actions relating to the technical system to be collected and may be used for any technical system, especially the exploration of states in a gas turbine. The method may be used both in the real operation and during simulation of the operation of a technical system.

摘要翻译： 提供了一种用于计算机辅助探索技术系统状态的方法。 技术系统的状态是通过在技术系统的各自的状态下执行动作，导致新的状态的动作。 使用安全功能和反馈规则来确保在勘探期间运行大量的状态和动作数据，并且同时不会发生不可接受的行为，这些行为可能直接或间接地导致技术系统被损坏或者导致 操作状态不良 该方法允许收集与技术系统相关的大量状态和动作，并且可以用于任何技术系统，特别是对燃气轮机状态的探索。 该方法可以在实际操作中和在模拟技术系统的操作期间使用。

公开(公告)号：US20090271344A1

公开(公告)日：2009-10-29

申请号：US12386639

申请日：2009-04-21

申请人： Anton Maximillian Schafer ,  Volkmar Sterzing ,  Steffen Udluft

发明人： Anton Maximillian Schafer ,  Volkmar Sterzing ,  Steffen Udluft

IPC分类号： G06N3/08

CPC分类号： G05B13/027

摘要： A method for computer-aided control of any technical system is provided. The method includes two steps, the learning of the dynamic with historical data based on a recurrent neural network and a subsequent learning of an optimal regulation by coupling the recurrent neural network to a further neural network. The recurrent neural network has a hidden layer comprising a first and a second hidden state at a respective time point. The first hidden state is coupled to the second hidden state using a matrix to be learned. This allows a bottleneck structure to be created, in that the dimension of the first hidden state is smaller than the dimension of the second hidden state or vice versa. The autonomous dynamic is taken into account during the learning of the network, thereby improving the approximation capacity of the network. The technical system includes a gas turbine.

摘要翻译： 提供了一种用于任何技术系统的计算机辅助控制的方法。 该方法包括两个步骤：基于循环神经网络学习具有历史数据的动态，以及通过将再循环神经网络耦合到另一神经网络来进一步学习最佳调节。 循环神经网络具有在相应时间点包括第一和第二隐藏状态的隐藏层。 使用要学习的矩阵将第一隐藏状态耦合到第二隐藏状态。 这允许创建瓶颈结构，因为第一隐藏状态的维度小于第二隐藏状态的维度，反之亦然。 在网络学习期间考虑自主动态，从而提高网络的近似能力。 技术系统包括燃气轮机。

公开(公告)号：US09043254B2

公开(公告)日：2015-05-26

申请号：US13640105

申请日：2010-04-12

申请人： Volkmar Sterzing ,  Steffen Udluft ,  Jatinder Singh ,  Hans-Gerd Brummel ,  Glenn E. Sancewich

发明人： Volkmar Sterzing ,  Steffen Udluft ,  Jatinder Singh ,  Hans-Gerd Brummel ,  Glenn E. Sancewich

IPC分类号： G06N3/02 ,  G06F7/60 ,  G06N99/00 ,  G05B13/04

CPC分类号： G06N99/005 ,  G05B13/048 ,  G05B2219/33032 ,  G05B2219/34082 ,  G05B2219/42152

摘要： A method for computer-aided closed and/or open-loop control of a technical system is provided. A first value of an output quantity is predicted on a data-based model at a current point in time. A second value of the output quantity is determined from an analytical model. The state of the technical system at the current point is assigned a confidence score in the correctness of prediction of the data-based model. A third value of the output quantity is determined from the first and second value as a function of the confidence score for controlling the technical system. A suitable value for the output quantity can be derived from the analytical model even for regions of the technical system in which the quality of prediction of the data-based model is low because of a small set of training data. The technical systems can be turbines, such as gas turbines.

摘要翻译： 提供了一种用于技术系统的计算机辅助闭合和/或开环控制的方法。 在当前时间点上，基于数据的模型预测出输出量的第一值。 从分析模型确定输出量的第二个值。 目前技术系统的状态在基于数据的模型的预测的正确性中被赋予置信度分数。 作为用于控制技术系统的置信度得分的函数，从第一和第二值确定输出量的第三值。 即使对于基于数据的模型的预测质量较低的技术系统的区域，由于一小组训练数据，也可以从分析模型中获得输出量的合适值。 技术系统可以是涡轮机，例如燃气轮机。

公开(公告)号：US20130204812A1

公开(公告)日：2013-08-08

申请号：US13640105

申请日：2010-04-12

申请人： Volkmar Sterzing ,  Steffen Udluft ,  Jatinder Singh ,  Hans-Gerd Brummel ,  Glenn E. Sancewich

发明人： Volkmar Sterzing ,  Steffen Udluft ,  Jatinder Singh ,  Hans-Gerd Brummel ,  Glenn E. Sancewich

IPC分类号： G06N99/00

CPC分类号： G06N99/005 ,  G05B13/048 ,  G05B2219/33032 ,  G05B2219/34082 ,  G05B2219/42152

摘要： A method for computer-aided closed and/or open-loop control of a technical system is provided. A first value of an output quantity is predicted on a data-based model at a current point in time. A second value of the output quantity is determined from an analytical model. The state of the technical system at the current point is assigned a confidence score in the correctness of prediction of the data-based model. A third value of the output quantity is determined from the first and second value as a function of the confidence score for controlling the technical system. A suitable value for the output quantity can be derived from the analytical model even for regions of the technical system in which the quality of prediction of the data-based model is low because of a small set of training data. The technical systems can be turbines, such as gas turbines.

摘要翻译： 提供了一种用于技术系统的计算机辅助闭合和/或开环控制的方法。 在当前时间点上，基于数据的模型预测输出量的第一值。 从分析模型确定输出量的第二个值。 目前技术系统的状态在基于数据的模型的预测的正确性中被赋予置信度分数。 作为用于控制技术系统的置信度得分的函数，从第一和第二值确定输出量的第三值。 即使对于基于数据的模型的预测质量较低的技术系统的区域，由于一小组训练数据，也可以从分析模型中获得输出量的合适值。 技术系统可以是涡轮机，例如燃气轮机。

公开(公告)号：US20100070098A1

公开(公告)日：2010-03-18

申请号：US12521144

申请日：2007-12-19

申请人： Volkmar Sterzing ,  Steffen Udluft

发明人： Volkmar Sterzing ,  Steffen Udluft

IPC分类号： G05B13/04 ,  G06F15/18 ,  G06N3/08

CPC分类号： G05B13/027 ,  G05B17/02

摘要： A method for the computer-aided regulation and/or control of a technical system is provided. In the method, first a simulation model of the technical system is created, to which subsequently a plurality of learning and/or optimization methods are applied. Based on the results of these methods, the method best suited for the technical system is selected. The selected learning and/or optimization method is then used to regulate the technical system. Based on the simulation model, the method can thus be used to train an initial controller, which can be used as an intelligent controller, and is not modified during further regulation of the technical system.

摘要翻译： 提供了一种用于计算机辅助调节和/或控制技术系统的方法。 在该方法中，首先创建技术系统的仿真模型，随后应用多个学习和/或优化方法。 基于这些方法的结果，选择最适合技术系统的方法。 然后使用所选择的学习和/或优化方法来调节技术系统。 基于仿真模型，该方法可用于训练可用作智能控制器的初始控制器，在技术系统的进一步调节期间不进行修改。