[发明专利]用于借助于仿真模块的计算机辅助的设施控制优化的方法

说明书

技术领域

在控制复杂的动态系统（诸如燃气轮机、风力涡轮机或者其它的技术设施或者系统）时，一般来说值得期望的是：关于预先给定的标准来优化系统特性。这样，例如在燃气轮机的情况下，一般来说力求改进效率、效果和/或燃烧动力学，以及降低废气排放、燃烧室噪声和/或磨损。

背景技术

复杂的动态系统通常具有多个相互作用的控制参数。因此，为了控制该动态系统，影响系统特性的多个可能的控制行动供系统控制装置支配。在此，不同的控制行动可以以非常复杂的方式、尤其是也相反地相互作用。这样，对第一控制标准有积极效果的控制行动可能对第二控制标准有消极作用。此外，相同的控制行动根据系统状态而可能积极地或者消极地起作用。

从现有技术中已知计算机辅助的控制装置或者调节器，所述控制装置或者调节器特定地适用于遵循或者优化预先给定的控制标准。然而，这样的控制标准一般来说根据动态系统的应用情况而有区别。这样，例如可以针对不同的国家中的发电厂规定废气排放的不同的极限值。在第一国家中，低的废气排放相对于其它的控制标准可能优先，而在第二国家中，低的磨损和低的维护成本可能优先。一般来说，多个相互影响的控制标准应以适当的方式来权衡，以便针对当前的情况实现最优的控制。

为了优化预先给定的控制标准，流行的控制通常使用机器学习的技术。这样，例如可以针对如下方面训练神经网络：关于一个或多个预先给定的控制标准来优化对动态系统的控制。然而，对神经网络的训练一般来说是比较耗时的。如果改变控制标准，那么常常持续比较长时间直至进行学习的神经网络适应于经改变的控制标准。因而，对适用于所力求的目的或者新的情况的控制标准进行优化常常是非常耗时的。

发明内容

本发明的任务是提供一种用于对技术系统进行计算机辅助的控制优化的设备和方法，所述设备和方法允许对控制标准进行更灵活的并且更快速的优化。

该任务通过一种具有专利权利要求1的特征的交互式辅助系统、通过一种具有专利权利要求9的特征的方法以及通过具有专利权利要求13的特征的计算机程序产品来解决。

按照本发明，为了对技术系统进行计算机辅助的控制优化，设置一种交互式辅助系统以及一种相对应的方法。该技术系统例如可以是燃气轮机、风力涡轮机、发电厂或者另一技术设施或者另一技术系统。输入终端用于读入说明了该技术系统的第一系统状态的至少一个状态参数，以及用于读入至少一个调整参数，所述至少一个调整参数用于设立适用于训练神经网络的报酬函数（Belohnungsfunktion）。这样的报酬函数常常也被称作Reward-Function。仿真模块用于对在技术系统上执行从第一系统状态出发的行动序列进行仿真，以及用于预测技术系统的从中最终得到的后续状态。此外，还设置有与输入终端和仿真模块耦合的优化模块。该优化模块用于依据调整参数设立报酬函数、用于生成多个针对第一系统状态的行动序列、用于将所述行动序列传送给仿真模块以及用于接收从中最终得到的后续状态。此外，该优化模块还用于借助于所设立的报酬函数来确定对于最终得到的后续状态所要期望的报酬，以及用于确定进行报酬优化的行动序列。为了输出从进行报酬优化的行动序列最终得到的系统状态而设置有输出终端。

为了分别预先给定的情况和/或为了分别力求的目的，本发明允许快速地交互式地优化或改进针对技术系统的控制标准。通过适当地设立适用于神经网络的训练的报酬函数，所述控制标准可以以灵活的方式由用户在输入终端上来修改。这些修改的作用可以通过用户在输出终端上直接检测。据此，用户接着可以进行报酬函数或控制标准的其它适配，而且这样可以连续地（sukzessiv）交互式地优化所述报酬函数或所述控制标准。将报酬函数用于优化控制标准是有利的，因为报酬函数根据其交互式优化而可以直接被用于训练技术系统的基于神经网络的控制。

仿真模块的应用允许时间有利地并且成本有利地确定技术系统的由行动序列造成的后续状态。这尤其是也适用于如下这种行动序列，所述行动序列在真正的技术系统上只能用高的耗费来执行。此外，在足够的计算能力的前提下，仿真模块常常可以比真正的技术系统更快地提供后续状态，而且这样可以缩短优化过程。

本发明的有利的实施方式和扩展方案在从属权利要求中被说明。

根据本发明的一种有利的实施方式，所述仿真模块可以被设立用于优化包括连续的调节参量的行动序列。这种连续的调节参量（诸如在燃气轮机中的气体输送）在很多技术系统中都是可控制的。