【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于控制技术系统的控制装置和用于配置该控制装置的方法
技术介绍
[0001]在诸如风力涡轮机、燃气轮机、发动机、生产设施、供暖设施或机器人的复杂技术系统的控制中，越来越多地使用仿真方法，所述仿真方法仿真要控制的技术系统的物理行为。经常在此情况下力求提供该技术系统的所谓的数字孪生，该数字孪生在仿真中的表现基本上与该技术系统一样。这样的数字孪生于是尤其可以被用于根据该技术系统的按照仿真可预期的行为对技术系统进行优化控制、测试以及优化。
[0002]基于数据的机器学习方法经常被用于创建这种仿真模型。在此情况下，尤其将人工神经网络训练为，基于要仿真的技术系统的运行数据再现并且因此仿真该技术系统的产生的物理行为。然而，为了成功的训练，通常需要该技术系统的大量的运行数据作为训练数据。此外，这些训练数据应尽可能代表性地涵盖该技术系统的运行状态和运行条件。
[0003]然而，在许多情况下表明，这种以数据驱动的方式训练的仿真仅仅在这样的运行状态和运行条件下提供有意义的结果，所述结果被所使用的训练数据涵盖。而在这种运行状态或运行条件之外，这样的仿真常常导...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种计算机实施的用于配置用于技术系统（TS）的控制装置（CTL）的方法，其中a）提供仿真模块（SIM），用于根据所述技术系统（TS）的作为仿真输入数据馈入的物理变量对所述技术系统（TS）进行物理仿真，b）记录控制信号（CS）的时间序列和所述技术系统（TS）的测量到的状态数据（SD）的时间序列，c）将所述控制信号（CS）的时间序列馈入到神经网络（NN）中，d）将所述神经网络（NN）的输出数据（PD）作为仿真输入数据馈入到所述仿真模块（SIM）中，e）通过所述仿真模块（SIM）根据所述神经网络（NN）的输出数据（PD）执行物理仿真并且在此确定所述技术系统（TS）的所仿真的状态数据（SSD），f）将所述神经网络（NN）训练为减小测量到的状态数据（SD）与所仿真的状态数据（SSD）之间的距离，g）通过这样训练的神经网络（NN）和所述仿真模块（SIM）形成用于根据所述技术系统（TS）的控制信号（CS）仿真所述技术系统（TS）的混合仿真器（HSIM），h）生成多个不同的其他控制信号（CSG），i）将所述其他控制信号（CSG）馈入到所述混合仿真器（HSIM）中和另一神经网络（NNS）中，j）借助所述混合仿真器（HSIM）从中分别以所仿真的状态数据（SSD）的形式确定所述技术系统（TS）的相关的所仿真的反应，并且由所述另一神经网络（NNS）确定其他输出数据（NNO），k）将所述另一神经网络（NN）训练为减小由所述混合仿真器（HSIM）确定的所仿真的状态数据（SSD）与所述其他输出数据（NNO）之间的距离，l）通过以下方式配置所述控制装置（CTL），即所述控制装置包括这样训练的另一神经网络（NNS）。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，由所述控制装置（CTL）根据所述另一神经网络（NNS）的至少一个仿真来控制所述技术系统（TS）。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，将不同的控制信号变体馈入到所述另一神经网络（NNS）中并且分别评估所述技术系统（TS）的所仿真的反应，根据评估结果选择所述控制信号变体之一，并且借助所选择的控制信号变体来操控所述技术系统（TS）。4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述控制装置还包括所述混合仿...
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