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1. 发明申请

WO2020057940A1 COMPUTERIMPLEMENTIERTES VERFAHREN ZUM ABSCHÄTZEN EINES TECHNISCHEN VERHALTENS EINER VORRICHTUNG 审中-公开
公开(公告)号：WO2020057940A1
公开(公告)日：2020-03-26
申请号：PCT/EP2019/073216
申请日：2019-08-30
申请人： SIEMENS AKTIENGESELLSCHAFT
发明人： DEPEWEG, Stefan , GEIPEL, Markus Michael , KAISER, Markus , UDLUFT, Steffen
IPC分类号： G05B17/02 , G05B13/04
摘要： Die Erfindung betrifft ein Computerimplementiertes Verfahren zum Abschätzen eines technischen Verhaltens einer Vorrichtung, insbesondere einer Vorrichtung zum Erzeugen von Energie, wobei ein Quellmodell einer Quellvorrichtung verwendet wird, wobei das Quellmodell wenigstens zwei Funktionen aufweist, wobei die zwei Funktionen ein technisches Verhalten der Quellvorrichtung mit einer statistischen Ungenauigkeit beschreiben, wobei die Funktionen des Quellmodells mit einem gemessenen technischen Verhalten der Vorrichtung verglichen werden, wobei für die Funktionen aufgrund des Vergleiches Bewertungsfaktoren ermittelt werden, wobei die Funktionen mit den Bewertungsfaktoren bewertet werden, und wobei mithilfe der bewerteten Funktionen des Quellmodells wenigstens ein Wert des technischen Verhaltens der Vorrichtung abgeschätzt wird.

2. 发明申请

WO2019158762A1 VERFAHREN UND VORRICHTUNGEN ZUR AUTOMATISCHEN ERMITTLUNG UND/ODER KOMPENSATION DES EINFLUSSES EINER WIRBELSCHLEPPE AUF EINE WINDKRAFTANLAGE 审中-公开
公开(公告)号：WO2019158762A1
公开(公告)日：2019-08-22
申请号：PCT/EP2019/053996
申请日：2019-02-18
申请人： SIEMENS AKTIENGESELLSCHAFT
发明人： KAISER, Markus , WEBER, Marc Christian
IPC分类号： F03D7/04
摘要： Die Erfindung betrifft ein Ermittlungs-Verfahren zur automatischen Ermittlung des Einflusses einer ersten Windkraftanlage (2) auf eine zweite Windkraftanlage (3) eines Windkraftsystems (1), wobei die ersten Windkraftanlage (2) bezüglich der Windrichtung vor der zweiten Windkraftanlage (3) steht, umfassend die Schritte: - Bereitstellung einer Ermittlungseinheit (6) umfassend eine trainierte Zustandsvorhersage-Einheit (fE'), - Bereitstellung eines Datensatzes (D) umfassend Zustands-Zeitreihendaten (Z) zum Zustand zumindest der ersten Windkraftanlage (2), - Voraussage des Zustandes der hinteren, zweiten Windkraftanlage (3) mittels der trainierten Zustandsvorhersage-Einheit (fE') auf Basis der Zustands-Zeitreihendaten (Z) des Datensatzes (D). Die Erfindung betrifft des Weiteren ein Verfahren zum Erstellen einer solchen Ermittlungseinheit (6) sowie eine solche Ermittlungseinheit (6) mit einer Zustandsvorhersage-Einheit (fE') und ggf. einer Zeitkorrelations-Einheit (LE), eine Lern-Rechenvorrichtung zum Training einer Ermittlungseinheit (6), ein Steuerverfahren sowie eine Steuereinrichtung und ein entsprechendes Windkraftsystem.

3. 发明申请

WO2020200783A1 VERFAHREN ZUM STEUERN EINER GASTURBINE 审中-公开
公开(公告)号：WO2020200783A1
公开(公告)日：2020-10-08
申请号：PCT/EP2020/057424
申请日：2020-03-18
申请人： SIEMENS AKTIENGESELLSCHAFT
发明人： KAISER, Markus , HEESCHE, Kai
IPC分类号： F23R3/00 , F23N5/00
摘要： Die Erfindung betrifft ein Verfahren (100) zum Steuern einer Gasturbine mit einem Messschritt (101), einem nach dem Messschritt (101) durchgeführten Vorhersageschritt (102) und einem nach dem Vorhersageschritt ausgeführten Steuerschritt (103). Im Messschritt (101) wird eine Zustandsgröße einer Verbrennung innerhalb einer Gasturbine gemessen. Im Vorhersageschritt (102) wird eine zukünftige Verbrennungsdynamik anhand der gemessenen Zustandsgröße vorhergesagt. Im Steuerschritt (103) wird ein Steuersignal anhand der Vorhersage der zukünftigen Verbrennungsdynamik ausgegeben.

4. 发明申请

WO2023012180A1 VERFAHREN UND SYSTEM ZUM STEUERN EINES PRODUKTIONSSYSTEMS 审中-公开
公开(公告)号：WO2023012180A1
公开(公告)日：2023-02-09
申请号：PCT/EP2022/071739
申请日：2022-08-02
申请人： SIEMENS AKTIENGESELLSCHAFT
发明人： DEPEWEG, Stefan , HEESCHE, Kai , KAISER, Markus
IPC分类号： G06F30/27
摘要： Zum Steuern eines Produktionssystems (PS) zur Herstellung einer ersten Produktversion (PV1) wird für mehrere Produktversionen jeweils eine Vielzahl von produktversionsspezifischen Trainingsdatensätzen eingelesen. Die Trainingsdatensätze umfassen jeweils einen eine Designvariante einer jeweiligen Produktversion spezifizierenden Designdatensatz (DR1, DR2) sowie einen Performanzwert (P1, P2) für diese Designvariante. Die Designdatensätze (DR1, DR2) werden in ein produktversionsübergreifendes Maschinenlernmodul (LG_3) eingespeist. Ein Ausgabesignal (OS) des produktversionsübergreifenden Maschinenlernmoduls (LG_3) wird sowohl in ein erstes (L1_3) als auch in ein zweites (L2_3) produktversionsspezifisches Maschinenlernmodul eingespeist. Die Maschinenlernmodule (LG_3, L1_3, L2_3) werden gemeinsam darauf trainiert, dass Ausgabedaten (O1) des ersten Maschinenlernmoduls (L1_3) die Performanzwerte (P1) der ersten Produktversion und Ausgabedaten (O2) des zweiten Maschinenlernmoduls (L2_3) die Performanzwerte (P2) der zweiten Produktversion reproduzieren. Daraufhin wird eine Vielzahl von synthetischen Designdatensätzen (DR1) generiert und in das trainierte produktversionsübergreifende Maschinenlernmodul (LG_3) eingespeist. Das resultierende Ausgabesignal (OS) des trainierten produktversionsübergreifenden Maschinenlernmoduls (LG_3) wird in das trainierte erste Maschinenlernmodul (L1_3) eingespeist. Abhängig von dessen resultierenden Ausgabedaten (O1) wird ein performanzoptimierter Designdatensatz (ODR) aus den synthetischen Designdatensätzen (DR1) abgeleitet und zu Herstellung der ersten Produktversion (PV1) ausgegeben.

5. 发明申请

WO2022248218A1 VERFAHREN UND SYSTEM ZUM STEUERN EINES PRODUKTIONSSYSTEMS 审中-公开
公开(公告)号：WO2022248218A1
公开(公告)日：2022-12-01
申请号：PCT/EP2022/062693
申请日：2022-05-10
申请人： SIEMENS AKTIENGESELLSCHAFT
发明人： DEPEWEG, Stefan , HEESCHE, Kai , KAISER, Markus
IPC分类号： G05B19/418 , G06F30/27
摘要： Es wird eine Vielzahl von Testdatensätzen eingelesen, die jeweils einen eine Konstruktionsvariante eines Produkts (P) spezifizierenden, ersten Designdatensatz (DR1) sowie zu optimierende Zielgrößen dieser Konstruktionsvariante quantifizierende, erste Zielwerte (V1) umfassen. Hinsichtlich der ersten Zielwerte (V1) wird eine erste Rangfolge (R1) der ersten Designdatensätze (DR1) ermittelt. Weiterhin werden mehrere Designbewertungsmodule (EV1,...,EVN) jeweils zur Prädiktion von Zielwerten anhand von Designdatensätzen bereitgestellt. Durch die Designbewertungsmodule (EV1,...,EVN) werden jeweils Zielwerte (VP1,...,VPN) für die ersten Designdatensätze (DR1) prädiziert. Für ein jeweiliges Designbewertungsmodul (EV1,...,EVN) werden dann eine jeweilige zweite Rangfolge (R2) der ersten Designdatensätze (DR1) hinsichtlich der prädizierten Zielwerte (VP1,...,VPN) und eine jeweilige Abweichung (D) der jeweiligen zweiten Rangfolge (R2) von der ersten Rangfolge (R1) ermittelt. Abhängig von den ermittelten Abweichungen (D) wird dann ein Designbewertungsmodul (EVS) selektiert. Weiterhin wird eine Vielzahl von zweiten Designdatensätzen (DR2) generiert, für die jeweils durch das selektierte Designbewertungsmodul (EVS) zweite Zielwerte (V2) prädiziert werden. Abhängig von den zweiten Zielwerten (V2) wird dann ein zielwertoptimierter Designdatensatz (ODR) aus den zweiten Designdatensätzen abgeleitet und zur Herstellung des Produkts (P) ausgegeben.

6. 发明申请

WO2020239506A1 METHOD FOR DETERMINING A PLURALITY OF TRAINED MACHINE LEARNING MODELS 审中-公开
公开(公告)号：WO2020239506A1
公开(公告)日：2020-12-03
申请号：PCT/EP2020/063832
申请日：2020-05-18
申请人： SIEMENS AKTIENGESELLSCHAFT
发明人： GEIPEL, Markus Michael , KAISER, Markus
IPC分类号： G06N20/20 , G06N5/00 , G06N7/00 , G06N3/04
摘要： The invention relates to a computer-implemented method for determining a plurality of trained machine learning models, comprising the steps of receiving at least one labeled training data set; wherein the at least one labeled training data set comprises a plurality of input-output pairs, each pair comprising an input vector with a plurality of data values and at least one associated label as output value; receiving at least one machine learning data set with a supervised machine learning problem and/or further related data; determining a plurality of loss functions for at least one initial loss function using at least one strategy; wherein the loss functions of the plurality of loss functions are variants of the at least one initial loss function; and determining a trained machine learning model for each loss function of the plurality of loss functions by training a machine learning model on the basis of the at least one labeled training data set and the at least one machine learning data set. Further, the invention relates to a corresponding computer program product and system.

7. 发明公开

EP3958187A1 METHOD FOR SUPERVISING A FUNCTION OF A TECHNICAL SYSTEM AND SUPERVISING UNIT 审中-公开
公开(公告)号：EP3958187A1
公开(公告)日：2022-02-23
申请号：EP20275134.3
申请日：2020-08-20
申请人： Siemens Aktiengesellschaft
发明人： DEPEWEG, Stefan , EK, Carl Henrik , KAISER, Markus , OTTE, Clemans
IPC分类号： G06N7/00 , G06N20/10 , G06N5/04
摘要： The invention relates to a method for supervising a function of a technical system, the technical system using a plurality of sensors, each sensor providing measured sensor data (y i ) containing sensor specific information, comprising the following steps:
a) Deriving sensor data from a latent representation (x) describing the function of the technical system,
said latent representation (x) being derived by applying a model trained by Bayesian machine learning using the measured sensor data, wherein the latent representation x, mapping functions (f) and weights (w ij ) are together optimized, said latent representation (x) containing one latent information vector for each time instant, which represents the function of the technical system at that time instant,
said sensor data being derived by starting from the latent information vector and multiplying it with a sensor specific weight vector (w i ) and applying an inverse mapping function (f i -1 ),
wherein the weights (w ij ) depend on the specific sensor of the plurality of sensors and a dimension of the latent information vector,
said weights (w ij ) denoting the relevance of a sensor for information encoded in the said dimension of the latent information vector (x), and
whereby most of the weight (w ij ) values are 0;
b) Using the sensor data derived from the latent representation (x) for supervising the technical system.

8. 发明公开

EP4341845A1 VERFAHREN UND SYSTEM ZUM STEUERN EINES PRODUKTIONSSYSTEMS 审中-实审
公开(公告)号：EP4341845A1
公开(公告)日：2024-03-27
申请号：EP22761970.7
申请日：2022-08-02
申请人： Siemens Aktiengesellschaft
发明人： DEPEWEG, Stefan , HEESCHE, Kai , KAISER, Markus
IPC分类号： G06F30/27

9. 发明公开

EP4314969A1 VERFAHREN UND SYSTEM ZUM STEUERN EINES PRODUKTIONSSYSTEMS 审中-实审
公开(公告)号：EP4314969A1
公开(公告)日：2024-02-07
申请号：EP22728554.1
申请日：2022-05-10
申请人： Siemens Aktiengesellschaft
发明人： DEPEWEG, Stefan , HEESCHE, Kai , KAISER, Markus
IPC分类号： G05B19/418 , G06F30/27

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