[发明专利]用于计算具有前馈和反馈的多层感知模型的模型计算单元和控制器

说明书

本发明涉及一种用于计算多层感知模型的模型计算单元（22），其中该模型计算单元（22）以硬件来构造并且固定接线，该模型计算单元包括：•‑计算内核（18）；•‑存储器（12）；•‑DMA单元（17），所述DMA单元构造用于：依次命令该计算内核（18）分别基于所分配的输入参量矢量（101）的输入参量来对神经元层进行计算并且将输出参量矢量（102）的分别最终得到的输出参量存储到所分配的数据存储段（D）中，其中用于被分配给神经元层中的至少一个神经元层的输入参量矢量（101）的数据存储段（D）分别至少部分地包括两个不同的神经元层的输出参量矢量（102）中的至少两个输出参量矢量的数据存储段（D）。

技术领域

本发明涉及在单独的硬接线的模型计算单元、尤其是用于计算多层感知模型的模型计算单元中对函数模型的计算。

背景技术

控制技术系统、诸如内燃机、电驱动装置、电池存储器和诸如此类的技术系统的功能常常利用模型来实现，这些模型是对真实系统的数学映射。然而，在物理模型中、尤其是在复杂的关系方面缺乏所需的计算精度，而且在对于发动机控制器来说需要的实时要求之内计算这种模型在如今的计算能力下通常是困难的。针对这种情况设想：使用基于数据的模型，这些基于数据的模型仅仅基于借助于试验台或诸如此类的获得的训练数据来描述输出参量与输入参量之间的关系。基于数据的模型尤其适合于对复杂的关系进行建模，其中在模型中以适当的方式考虑多个输入参量，在所述多个输入参量之间存在相互关系。借助于基于数据的模型的建模还提供了通过添加各个输入参量来对模型进行补充的可能性。

基于数据的函数模型通常基于数目大的采样点，以便达到对于相应的应用来说足够的建模精度。由于采样点数目大，为了利用基于数据的函数模型、诸如高斯过程模型(Gauβ-Prozess-Modell)或多层感知模型来计算模型值，需要高的计算能力。因而，为了可以在控制器应用中实时地计算这种基于数据的函数模型，可以设置基于硬件设计的模型计算单元。

发明内容

按照本发明，提供一种用于计算多层感知模型的神经元层的模型计算单元以及一种控制器和一种该控制器的应用。

其它的设计方案在下文中说明。

按照第一方面，设置一种用于计算多层感知模型的模型计算单元，其中该模型计算单元以硬件来构造并且固定接线，该模型计算单元包括：

-计算内核，该计算内核构造用于：根据输入参量矢量的一个或多个输入参量，利用多个神经元来计算多层感知模型的神经元层的输出参量矢量的一个或多个输出参量；

-存储器，在该存储器中设置数据存储区，在该数据存储区中每个神经元层都分配有用于存储输入参量矢量的输入参量的数据存储段和用于存储输出参量矢量的输出参量的数据存储段；

-DMA单元，该DMA单元构造用于：依次命令该计算内核分别基于所分配的输入参量矢量的输入参量来对神经元层进行计算并且将输出参量矢量的分别最终得到的输出参量存储到所分配的数据存储段中，其中用于被分配给神经元层中的至少一个神经元层的输入参量矢量的数据存储段分别至少部分地包括两个不同的神经元层的输出参量矢量中的至少两个输出参量矢量的数据存储段。

上面的模型计算单元规定了一种设计方案，该设计方案能够实现：计算多层感知模型(MLP模型)的多个神经元层，作为基于数据的模型的神经元的数目分别可变的部分。使用多层感知模型是比在类似的基于数据的模型、诸如高斯过程模型的情况下具有数目更少的采样点的基于数据的建模。

上面的模型计算单元的思路在于：将该模型计算单元以硬件结构单独地构造在控制器中的计算内核中，用于计算多层感知模型的神经元层。以这些方式可以提供基本上固定接线的硬件电路，用于实现如下功能，所述功能能够实现：计算多层感知模型的一个或多个神经元层并且在此只在控制器的软件控制的微处理器中引起非常小的计算负荷。通过由模型计算单元提供的硬件加速，可以实时地计算多层感知模型，使得将这种模型用于机动车中的内燃机的控制器应用变得令人感兴趣。