[发明专利]用于提供基于数据的系统模型并且用于检查系统模型的训练状态的方法和装置

说明书

本发明涉及提供训练数据来训练基于数据的系统模型的计算机实现的方法，所述基于数据的系统模型能用于通过规定根据输入参量所确定的用来确定技术系统根据其来运行的至少一个输出参量的数据点来运行技术系统，该方法具有如下步骤：‑提供训练数据，其利用与技术系统实际运行不同的场景来被确定或已经被确定，其中训练数据针对根据输入参量所确定的数据点来定义；‑在技术系统的实际运行中检测根据输入参量所确定的运行数据点；‑将训练数据划分成训练数据点和验证数据点；‑根据训练数据点来确定k最近邻树；‑确定在验证数据点中的每个验证数据点与指定数量的最接近的训练数据点之间的距离的距离值的第一分布。

技术领域

本发明涉及基于数据的系统模型，这些基于数据的系统模型被训练用来评估、控制和监视技术系统并且评估该技术系统的传感器和/或状态参量。本发明还涉及用于提供系统模型并且评价训练状态的方法。

背景技术

技术系统通常被构造得具有带有多个传感器之一的传感装置以及带有一个或多个执行器的执行装置。借助于其中为了实现所希望的功能来实施系统模型的控制设备，对技术系统的传感器和状态参量进行处理，以便实施对执行装置的相对应的操控，以完成该技术系统的任务或目的。

越来越多地利用或根据基于数据的系统模型来设计系统模型，原因在于这些基于数据的系统模型通常在无需详细了解系统行为的情况下仅基于训练数据就可以被建模。为此，只需要训练数据集，这些训练数据集将这些传感器和状态参量以适合的所定义的方式组合成输入数据并且将这些输入数据分配给标记，尤其是用于执行装置的一个或多个执行器的一个或多个操控参量。

在现场运行中使用技术系统时，由于可观察性有限并且缺乏传感器，通常只有在付出很大努力的情况下才能够确定训练数据集，因此通常在试验台上对该技术系统进行测量，或者执行关于系统行为的模拟。由此，以更简单的方式来获得训练数据集，接着利用这些训练数据集来训练基于数据的系统模型。

发明内容

按照本发明，实现了一种根据权利要求1所述的用于提供基于数据的系统模型的方法以及一种根据并列独立权利要求所述的相对应的装置。

其它的构造方案在从属权利要求中说明。

按照第一方面，提供了一种用于提供训练数据来训练基于数据的系统模型的方法，该基于数据的系统模型能用于通过规定根据输入参量所确定的用来确定技术系统根据其来运行的至少一个输出参量的数据点来运行该技术系统，该方法具有如下步骤：

-提供训练数据，这些训练数据利用与该技术系统的实际运行不同的场景来被确定或已经被确定，其中这些训练数据针对根据输入参量所确定的数据点来定义；

-在该技术系统的实际运行中检测根据输入参量所确定的运行数据点；

-将这些训练数据划分成训练数据点和验证数据点；

-根据这些训练数据点来确定k最近邻树；

-确定在这些验证数据点中的每个验证数据点与指定数量的最接近的训练数据点之间的距离的距离值的第一分布；

-确定在这些运行数据点中的每个运行数据点与指定数量的最接近的训练数据点之间的距离的距离值的第二分布；

-确定距离值的第一分布与第二分布之间的距离量度；

-根据该距离量度来向这些训练数据添加其它训练数据。

上述方法基于：首先在与实际应用领域不同的场景中确定用于训练基于数据的系统模型的训练数据，诸如在试验台上或者通过模拟。这能够实现：与通过现场测量的情况相比，以显著更低的花费来提供训练数据。

基于数据的系统模型可以以非参数模型、诸如深度神经网络、高斯过程模型等等的形式来被构造，该基于数据的系统模型将通过输入参量的值组合所形成的输入数据点映射到一个或多个输出参量。