用于控制物理或化学过程的系统、设备和方法技术方案

本发明专利技术公开控制物理或化学过程的系统、设备和方法，该方法具有：依据第一后验模型确定第二后验模型，第一后验模型描述与物理/化学过程相关的过程的输入参量与输出参量之间的关系，第二后验模型描述物理或化学过程的输入参量与输出参量之间的关系，其中该确定具有：确定具有共同的协方差函数的多个高斯过程，每个高斯过程通过如下方式确定：从第一后验模型中提取函数且该函数形成高斯过程的预期值，且(i)将先验模型确定为多个高斯过程的平均值，且借助将先验模型调节到已知测量点来确定第二后验模型，或(ii)将每个高斯过程调节到已知测量点且将第二后验模型确定为经调节的多个高斯过程的平均值；使用第二后验模型来控制该物理或化学过程。物理或化学过程。物理或化学过程。

【技术实现步骤摘要】
用于控制物理或化学过程的系统、设备和方法


[0001]总的来说，各种实施例涉及一种用于控制物理或化学过程的系统、设备和方法。

技术介绍

[0002]在生产过程和加工过程（例如钻孔、铣削、热处理等）中，过程参数、诸如过程温度、过程时间、真空或气体环境等等，被调整为使得工件的所希望的特性、诸如硬度、强度、热导率、电导率、密度、微观组织、宏观组织、化学成分等等被实现。这些过程参数可以通过基于模型的优化方法、诸如贝叶斯优化方法来确定。在这种情况下，用于生产或加工过程的模型可以依据测量数据来确定。然而，这可能需要大量测量数据并且因而需要很高的花费（例如时间花费和/或成本花费）。该花费可以通过如下方式来减小：该模型依据已经被学习的描述与生产或加工过程相关的过程的模型结合这些测量数据来确定（也称为迁移学习）。例如，两个模型可以描述在不同机器上（以及具有类似的过程参数的）的钻孔或铣削。在这种情况下，已经被学习的模型可以用作待学习模型的基础并且因而可以减少所需的测量数据量。
[0003]D. Golovin等人的出版文献“Google Vizier: A Service for Black
‑
Box Optimization”, KDD 2017 Applied Data Science Paper, 2017（在下文称为参考文献 [1]）描述了一种分级迁移学习，其中作为高斯过程的模型依据已经作为高斯过程被学习的模型并且依据测量数据来确定。
[0004]为了按照贝叶斯优化方法来学习模型，则在每次迭代中都可以借助于采集函数来确定新的测量点。采集函数的示例在D. Jones等人的出版文献“Efficient global optimization of expensive black
‑
box functions”, Journal of Global optimization, 1998（在下文称为参考文献[2]）和N. Srinivas等人的“Gaussian process optimization in the bandit setting: No regret and experimental design”, Proc. International Conference on Machine Learning (ICML), 2010（在下文称为参考文献[3]）中被描述。
[0005]表征生产或加工过程的至少一个特性和/或过程对工件的影响中的至少一个影响的测量即使在过程参数相同的情况下也可能有波动。这些波动可能来自过程本身、来自工件以及来自测量误差。由于这些波动和/或由于测量数据较少，所学习的模型可能在测量数据少或者没有测量数据的区域具有高度不准确和/或不确定性。按照各种实施方式，已经认识到：如果不仅已经被学习的模型的不确定性而且待学习模型的不确定性都被考虑，则在迁移学习时的学习花费（例如优化效率）可以被减少。

技术实现思路

[0006]具有独立权利要求1、5和6的特征的方法、设备和系统能够实现对模型的高效优化。在这种情况下，所需的测量数据的数量减少，由此可以减少对该模型进行学习的花费（例如时间花费和/或成本花费）。清楚的是，在迁移学习的范围内，只需要少量测量，以便使
已经针对相似过程被学习的模型与新过程匹配。此外，本文中所描述的对已经被学习的模型的不确定性的考虑引起针对新过程被学习的模型的精度提高（例如引起被学习的模型的预期值的精度提高以及关于该预期值的所考虑的不确定性的精度提高）。按照各种实施方式，能够实现：即使仅存在少量数据和/或即使已经针对相似过程被学习的模型具有高不确定性，也对该模型进行学习。
[0007]具有独立权利要求1的特征的方法形成第一个示例。清楚的是，在这种情况下，第一后验模型的至少一个（例如正好一个或超过一个）超参数无法被重新优化。
[0008]本文中所描述的模型可以是统计模型并且可以是任何类型的数学表示，该数学表示借助于高斯过程来描述物理或化学过程的输入参量和输出参量的关系。物理或化学过程的输入参量和/或输出参量也可以是其它系统的输入参量或输出参量。输入参量例如可以是（例如物理或化学过程）的模拟的参数。输出参量例如可以是近似误差。输出参量例如可以是基于数学学习的模型的超参数以及一个或多个损失值。
[0009]在确定第二后验模型时，第一后验模型的协方差函数的所有超参数都可以保持不变。在本段中所描述的特征与第一个示例相结合地形成第二个示例。清楚的是，第二后验模型可以借助于对第二模型的超参数进行优化以及调节到已知的第二测量点来确定，其中第一后验模型的超参数可以保持不变。清楚的是，在这种情况下，第一后验模型的所有超参数都无法被重新优化。
[0010]按照第一个示例的用于确定第二后验模型的两种途径可以通过规定第一后验模型的超参数来降低计算复杂度并且借此减少计算花费（例如参见表格1和相关的描述）。
[0011]该方法还可具有：依据第二后验模型借助于采集函数来选择物理或化学过程的至少一个输入参量的新的输入参数值；测量至少一个输出参量的被分配给该输入参数值的输出值，其中所选择的新的输入参数值和所测量的新的输出值形成新的测量点；而且在使用该新的测量点的情况下使第二后验模型适配，其中经过适配的第二后验模型针对已知的测量点以及该新的测量点来描述该物理或化学过程；其中该物理或化学过程在使用经过适配的第二后验模型的情况下被控制。在本段中所描述的特征与第一个示例或第二个示例相结合地形成第三个示例。
[0012]与同样能够繁殖不确定性的其它方法相比，按照第一个或第二个示例的用于确定第二后验模型的两种途径可具有更低的计算复杂度（例如参见表格1和相关的描述）。
[0013]第三后验模型可以描述与物理或化学过程相关的又另一过程的至少一个输入参量和至少一个输出参量之间的关系，而且已知的其它测量点中的每个其它测量点都可具有该另一过程的至少一个输入参量的输入参数值和该另一过程的至少一个输出参量的被分配给该输入参数值的输出值。该方法可具有：在包含该第三后验模型的情况下确定第一后验模型，其具有：确定具有另一共同的协方差函数的多个其它高斯过程，其中每个其它高斯过程都通过如下方式来确定：从第三后验模型中提取函数并且该函数形成高斯过程的预期值；而且将另一先验模型确定为所述多个其它高斯过程的平均值，并且借助于将该另一先验模型调节到已知的其它测量点来确定第一后验模型，或者将所述多个其它高斯过程中的每个其它高斯过程调节到已知的其它测量点并将第一后验模型确定为经过调节的多个其它高斯过程的平均值。在本段中所描述的特征与第一个示例至第三个示例中的一个或多个示例相结合地形成第四个示例。替代地，第一后验模型可以以其它方式来确定。第一后验模
型例如可以借助于按照参考文献[1]的其中β=1的分级的高斯过程来确定。
[0014]清楚的是，第二后验模型可以被确定为多个其它模型（例如第三后验模型和第一后验模型）的序列。与其它方法相比，按照第一个示例至第三个示本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于控制物理或化学过程的方法（400），其中已知的测量点中的每个测量点都具有所述物理或化学过程的至少一个输入参量的输入参数值和所述物理或化学过程的至少一个输出参量的被分配给所述输入参数值的输出值，而且其中第一后验模型描述了与所述物理或化学过程相关的另一过程的至少一个输入参量与至少一个输出参量之间的关系，所述方法具有：
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在包含所述第一后验模型的情况下确定（402）第二后验模型，其中所述第二后验模型描述了所述物理或化学过程的至少一个输入参量与至少一个输出参量之间的关系，其中所述确定（402）具有：o 确定（402A）具有共同的协方差函数的多个高斯过程，其中每个高斯过程都通过如下方式来确定：从所述第一后验模型中提取函数并且所述函数形成所述高斯过程的预期值，而且
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将先验模型确定为所述多个高斯过程的平均值并且借助于在使用已知的测量点的情况下对模型的超参数的优化来确定所述第二后验模型，使得所述第一后验模型的协方差函数的至少一个超参数保持不变，并且将所述模型调节到所述已知的测量点（402B），或者
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将所述多个高斯过程中的每个高斯过程都调节到所述已知的测量点并且将所述第二后验模型确定为经过调节的多个高斯过程的平均值（402B）；而且
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在使用所述第二后验模型的情况下控制所述物理或化学过程（404）。2.根据权利要求1所述的方法（400），所述方法还具有：
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依据所述第二后验模型借助于采集函数来选择所述物理或化学过程的至少一个输入参量的新的输入参数值；
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测量所述至少一个输出参量的被分配给所述新的输入参数值的输出值，其中所选择的新的输入参数值和所测量的新的输出值形成新的测量点；而且
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在使用所述新的测量点的情况下使所述第二后验模型适配，其中经过适配的第二后验模型针对所述已知的测量点以及所述新的测量点来描述所述物理或化学过程；
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其中所述物理或化学过程在使用经过适配的第二后验模型的情况下被控制。3.根据权利要求1或2中任一项所述的方法（400），其中第三后验模型描述与所述物理或化学过程相关的又另一过程的至少一个输入参量和至少一个输出参量之间的关系，而且其中已知的其它测量点中的每个其它测量点都具有所述另一过程的至少一个输入参量的输入参数值和所述另一过程的至少一个输出参量的被分配给所述输入参数...

【专利技术属性】
技术研发人员：P，
申请(专利权)人：罗伯特，
类型：发明
国别省市：