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[发明专利]用于控制技术系统的控制装置以及用于配置控制装置的方法-CN202180092329.3在审
发明人： D·海因;H·舒纳;M·C·韦伯;K·希什;V·斯特津;S·乌德鲁夫 -专利权人：西门子股份公司
申请日： 2021-12-28 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G05B13/02 文献下载
摘要：根据本发明，技术系统(TS)的运行信号(BS)被馈入到第一机器学习模块(NN1)中，所述第一机器学习模块被训练用以再现技术系统的特定地在当前不应用控制动作的情况下出现的行为信号，并且作为第一输出信号输出所再现的行为信号(VSR1)。第一输出信号(VSR1)被馈入到第二机器学习模块(NN2)中，所述第二机器学习模块被训练用以根据控制动作信号(AS)再现技术系统的从中得到的行为信号并且作为第二输出信号输出所再现的行为信号(VSR2)。此外，技术系统的运行信号(BS)被馈入到第三机器学习模块(NN3)中并且第三机器学习模块(NN3)的第三输出信号(AS)被馈入到经训练的第二机器学习模块(NN2)中。根据第二输出信号(VSR2)确定控制动作性能(Q)。从而，第三机器学习模块(NN3)被训练用以优化控制动作性能(Q)。通过训练第三机器学习模块(NN3)配置控制装置(CTL)用于控制技术系统。
用于控制技术系统装置以及配置方法

[发明专利]用于控制技术系统的控制装置和用于配置控制装置的方法-CN201980042965.8有效
发明人： S·迪尔;K·赫舍;V·施特尔青;M·C·韦伯 -专利权人：西门子股份公司
申请日： 2019-06-26 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G05B13/02 文献下载
摘要：借助机器学习方法训练用于技术系统（TS）的根据本发明的控制装置（CTL）。为此，检测用于该机器学习方法的训练数据（TD）的时间序列。所述训练数据（TD）包括对所述技术系统（TS）的状态进行详细说明的状态数据（SD）以及对所述技术系统（TS）的控制动作进行详细说明的控制动作数据（AD）。从所述训练数据（TD）中特定地提取所述控制动作数据（AD）的时间序列并且鉴于时间上的变化来对其进行检验。在确定出时间上的变化的情况下确定包括该变化的时间窗（TF）并且时间窗特定地提取处在该时间窗（TF）之内的训练数据（FTD）。然后该控制装置（CTL）借助机器学习方法优选地依据所提取的所述训练数据（FTD）被训练并且因此被配置用于控制所述技术系统（TS）。
用于控制技术系统装置配置方法

[发明专利]用于控制技术系统的控制装置和用于配置该控制装置的方法-CN202180041457.5在审
发明人： S·奥伯迈尔;V·斯特辛;M·托基克;S·乌德鲁夫;M·C·韦伯 -专利权人：西门子股份公司
申请日： 2021-04-09 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：记录控制信号（CS）的时间序列和技术系统（TS）的测量到的状态数据（SD）的时间序列。将所述控制信号（CS）的时间序列馈入到神经网络（NN）中并且将神经网络（NN）的输出数据（PD）作为仿真输入数据馈入到仿真模块（SIM）中。通过仿真模块（SIM）根据所述神经网络（NN）的输出数据（PD）执行物理仿真，其中确定所述技术系统（TS）的所仿真的状态数据（SSD）。所述神经网络（NN）然后被训练为减小测量到的状态数据（SD）与所仿真的状态数据（SSD）之间的距离。经训练的神经网络（NN）与仿真模块（SIM）形成混合仿真器（HSIM）。生成多个不同的其他控制信号（CSG）并且馈入到混合仿真器（HSIM）和另一神经网络（NNS）中。所述另一神经网络（NNS）被训练为减小技术系统（TS）的由混合仿真器（HSIM）所仿真的状态数据（SSO）与所述另一神经网络（NNS）的输出数据（NNO）之间的距离。这样训练的另一神经网络（NNS）现在可以被控制装置（CTL）用于预测技术系统（TS）对任意控制信号（CS）的预期反应。由此使控制装置（CTL）能够在考虑针对任意控制信号的预测的情况下前瞻性地控制技术系统（TS），而没有预测误差的大的散布。
用于控制技术系统装置配置方法

[发明专利]用于协同控制风电场的风力涡轮机的方法和装置-CN201980010142.7有效
发明人： M·凯泽;S·乌德卢夫特;M·C·韦伯;P·埃格达尔;P·B·埃内福尔德森;A·亨特舍尔;C·奥特;V·施特青格 -专利权人：西门子歌美飒可再生能源公司
申请日： 2019-01-16 - 公布日： 2022-12-27 - 主分类号： F03D7/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种用于协同控制风电场的风力涡轮机（10、20）的方法，其中，风电场包括至少一对涡轮机（10、20），所述至少一对涡轮机沿着大致平行于当前风向的公共轴线对齐并且包括上游涡轮机（10）和下游涡轮机（20）。该方法包括以下步骤：a）提供数据驱动模型，所述数据驱动模型利用机器学习方法进行训练并且存储在数据库（51）中，所述数据驱动模型提供从所述一对涡轮机（10、20）并行地获得的时间序列数据与和所对齐的时间序列数据相关的所述上游涡轮机和所述下游涡轮机（20）的当前功率产出的比率之间的相关性，所述时间序列数据在时间上对齐到相同的风前缘；b）通过将所述上游涡轮机（10）的当前功率产生和/或所述上游涡轮机（10）的当前功率产生的时间演进馈送到所述数据驱动模型来确定用于控制所述上游涡轮机（10）和所述下游涡轮机（20）中的至少一个的决策参数，所述上游涡轮机的当前功率产生返回指示所述下游涡轮机（20）是否将受尾流影响的预测值，所述上游涡轮机的当前功率产生的时间演进返回所述下游涡轮机（20）的未来功率产生的可能发展的预测；c）基于所述决策参数，确定用于所述上游涡轮机（10）和/或所述下游涡轮机（20）的控制参数。
用于协同控制电场风力涡轮机方法装置

[发明专利]质量检验系统的制造-CN202210585615.X在审
发明人： M·C·韦伯;M·巴尔道夫;J·维特;F·斯坦巴赫;A·阿兹贝格;T·朗克勒;C·奥特 -专利权人：西门子股份公司
申请日： 2022-05-27 - 公布日： 2022-11-29 - 主分类号： G01R31/392 文献下载
摘要：质量检验系统的制造。本发明涉及一种用于制造质量检验系统的方法，其中所述质量检验系统构成为执行质量检验模型，其中所述质量检验模型具有过滤掩模和品质模型，其中所述质量检验系统构成用于确定至少一个电池组电池的至少一个质量特征并具有至少一个电化学阻抗谱单元，用于在频率范围之内检测所述至少一个电池组电池的谱检验数据，其中第一机器学习方法和第二机器学习方法以根据谱学习数据耦合的并且协调的方式来执行，使得所述第一机器学习方法创建过滤掩模，所述过滤掩模确定所述分析数据，使得所述第二机器学习方法创建品质模型，所述品质模型关于所述至少一个质量特征的品质的最大化是优化的。
质量检验系统制造

[发明专利]用于控制技术系统的控制装置和用于配置控制装置的方法-CN202210173836.6在审
发明人： D·海因;M·C·韦伯;H·舍纳;S·乌德卢夫特;V·施特青格;K·希舍 -专利权人：西门子股份公司
申请日： 2022-02-24 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G05B13/02 文献下载
摘要：本发明涉及用于控制技术系统的控制装置和用于配置控制装置的方法。为了配置用于技术系统（TS）的控制装置（CTL），通过安全模块（SM）读入关于控制动作信号的允许性的状态特定的安全信息（SI）。此外，将说明技术系统（TS）的状态的状态信号（ZS）馈入到机器学习模块（NN）中以及安全模块（SM）中。此外，将所述机器学习模块（NN）的输出信号（OS）馈入到安全模块（SM）中。通过安全模块（SM）借助安全信息（SI）根据状态信号（ZS）将输出信号（OS）转换为允许的控制动作信号（AS）。此外，确定通过允许的控制动作信号（AS）控制技术系统(TS)的性能，并将机器学习模块（NN）训练为优化性能。然后通过经训练的机器学习模块（NN）配置控制装置（CTL）。
用于控制技术系统装置配置方法

[发明专利]用于控制技术系统的控制装置和用于配置控制装置的方法-CN202080087771.2在审
发明人： D·海因;H·舍纳;M·C·韦伯 -专利权人：西门子股份公司
申请日： 2020-12-01 - 公布日： 2022-07-22 - 主分类号： G05B13/02 文献下载
摘要：根据本发明的用于技术系统（TS）的控制装置（CTL）借助于机器学习方法被训练。对此，采集用于机器学习方法的训练数据（TD）的时间序列，其中所述训练数据（TD）不仅包括技术系统（TS）的状态数据（SD）而且包括控制动作数据（AD）。根据本发明，特定地采集所述控制动作数据（AD）的时间变化（∆AD），并且在不同的时间窗（TF）内与所述状态数据（SD）的时间变化（∆SD）相关，其中分别确定特定于时间窗的相关值（CC）。然后根据所确定的相关值（CC）确定所得出的时间窗（RTF），并且以特定于时间窗的方式提取位于所得出的时间窗（RTF）内的训练数据（FTD）。根据所提取的训练数据（FTD）借助于所述机器学习方法训练所述控制装置（CTL），并且因此配置所述控制装置用于控制所述技术系统（TS）。
用于控制技术系统装置配置方法

[发明专利]形成器件下互连结构的方法-CN201480008705.6有效
发明人： P·莫罗;D·尼尔森;M·C·韦伯;K·俊;I-S·孙 -专利权人：英特尔公司
申请日： 2014-03-13 - 公布日： 2019-12-17 - 主分类号： H01L23/48 文献下载
摘要：描述了形成器件下微电子互连结构的方法。这些方法和结构可以包括：在第一衬底中形成器件层，在第二衬底中形成至少一个布线层，并且随后耦合第一衬底与第二衬底，其中，将第一衬底接合到第二衬底。
形成器件互连结构方法

[发明专利]不使用穿硅通孔(TSV)将存储器管芯直接集成到逻辑管芯的方法-CN201480078905.9有效
发明人： D·W·纳尔逊;M·C·韦伯;P·莫罗;K·俊 -专利权人：英特尔公司
申请日： 2014-06-16 - 公布日： 2019-12-10 - 主分类号： H01L23/12 文献下载
摘要：一种方法包括：形成包括设置于多个第一互连件与多个第二互连件之间的集成电路器件层的第一衬底；将包括存储器器件层的第二衬底耦合到所述第一衬底，以使得所述存储器器件层与所述多个第一互连件和所述多个第二互连件的其中之一并置；以及去除所述第一衬底的一部分。一种设备包括：器件层，所述器件层包括设置于衬底上的多个第一互连件与多个第二互连件之间的多个电路器件；存储器器件层，所述存储器器件层包括与所述多个第一互连件和所述多个第二互连件的其中之一并置并耦合的多个存储器器件；以及耦合到第一多个互连件中的一些互连件和第二多个互连件中的一些互连件的其中之一的接触点。
使用穿硅通孔 tsv 存储器管芯直接集成逻辑方法

[发明专利]具有集成高电压器件的硅管芯-CN201480078916.7在审
发明人： D·W·纳尔逊;M·C·韦伯;P·莫罗;K·俊 -专利权人：英特尔公司
申请日： 2014-06-16 - 公布日： 2017-04-19 - 主分类号： H01L21/336 文献下载
摘要：一种方法包括在衬底上形成多个第一器件和多个第一互连件；将包括多个第二器件的第二器件层耦合到多个第一互连件中的一些第一互连件；以及在第二器件层上形成多个第二互连件。一种装置包括第一器件层，其包括设置在多个第一互连件和多个第二互连件之间的多个第一电路器件；以及第二器件层，其包括与多个第一互连件和多个第二互连件的其中之一并置并耦合的多个第二器件；其中，多个第一器件和多个第二器件中的一个包括具有比多个第一器件和多个第二器件中的另一个更高的电压范围的器件。
具有集成电压器件管芯

[发明专利]硅管芯上的互连件叠置体中的嵌入式存储器-CN201480078919.0在审
发明人： D·W·纳尔逊;M·C·韦伯;P·莫罗;K·俊 -专利权人：英特尔公司
申请日： 2014-06-16 - 公布日： 2017-02-22 - 主分类号： H01L21/335 文献下载
摘要：一种方法包括：在包括多个电路器件的集成电路器件层的相对侧上形成多个第一互连件和多个第二互连件，其中，形成多个第一互连件和多个第二互连件中的互连件包括在所述互连件中嵌入存储器器件。一种装置，包括衬底，所述衬底包括位于集成电路器件层的相对侧上的多个第一互连件和多个第二互连件，所述集成电路器件层包括多个电路器件，其中，多个第一互连件和多个第二互连件中的互连件包括嵌入在所述互连件中的存储器器件。
管芯互连件叠置体中的嵌入式存储器

[实用新型]DRAM阵列-CN201220306747.6有效
发明人：王奕;M·C·韦伯;N·林德特;S·希瓦库马;K·张;D·索马谢卡尔 -专利权人：英特尔公司
申请日： 2012-06-27 - 公布日： 2013-06-12 - 主分类号： H01L27/108 文献下载
摘要：描述了一种具有成对单元的6F2DRAW单元。在一个实施例中，由具有限定虚设字线的栅极的n型隔离晶体管将所述单元对分隔开。由具有有利于p沟道器件的功函数的金属制造虚设字线。
dram 阵列

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