EP4315172A1 - Measuring a value of a physical variable of a technical system - Google Patents

Measuring a value of a physical variable of a technical system

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Publication number
EP4315172A1
EP4315172A1 EP22734159.1A EP22734159A EP4315172A1 EP 4315172 A1 EP4315172 A1 EP 4315172A1 EP 22734159 A EP22734159 A EP 22734159A EP 4315172 A1 EP4315172 A1 EP 4315172A1
Authority
EP
European Patent Office
Prior art keywords
technical system
value
generative
learning model
machine learning
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
EP22734159.1A
Other languages
German (de)
French (fr)
Inventor
Andrés Botero Halblaub
Veronika Brandstetter
Harald Held
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Siemens AG
Original Assignee
Siemens AG
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Siemens AG filed Critical Siemens AG
Publication of EP4315172A1 publication Critical patent/EP4315172A1/en
Pending legal-status Critical Current

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Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02—Neural networks
    • G06N3/08—Learning methods
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02—Neural networks
    • G06N3/04—Architecture, e.g. interconnection topology
    • G06N3/045—Combinations of networks

Definitions

  • the invention relates to a device, a computer-implemented method and a computer program product for detecting a value of a physical quantity of a technical system using a generative, machine learning model, such as generative adversarial networks.
  • the invention also relates to a computer-implemented method and a computer program product for providing such a generative machine learning model.
  • Parameters or physical variables of a technical system can be recorded during system operation using physical or real sensors and thus monitored.
  • physical or real sensors often not all physical quantities of a technical system can be measured in this way, for example because a measuring position is not accessible or only difficult to access.
  • Kalman filters are usually used as virtual sensors in order to estimate the states that cannot be measured or can only be measured with difficulty.
  • estimates require simple computer-aided simulation models in order to be able to calculate the estimates quickly.
  • simple simulation models for complex physical processes that can be calculated quickly are often not available.
  • the invention relates to a device for detecting a value of a physical quantity of a first technical system, the first technical system being characterized by a first system specification, comprising:
  • a storage unit set up to store a generative machine learning model
  • the generative, machine learning model is set up to generate and output at least one value of a second physical variable of the second technical system as a function of at least one value of a first physical variable of a second technical system
  • the second technical system is characterized by a second system specification and the second system specification at least partially corresponds to the first system specification
  • a measured value generator which is set up in such a way that the generative, machine learning model is used to generate a value for a second physical variable of the first technical system depending on the measured value of the first physical variable, the first physical variable of the first technical system being the first physical quantity of the second technical system and the second physical quantity of the first technical system corresponds to the second physical quantity of the second technical system, and
  • An output unit that is set up to output the generated value of the second physical quantity of the first technical system.
  • the terms “perform”, “calculate”, “computer-aided”, “calculate”, “determine”, “gene- ration”, “configure”, “reconstruct” and the like preferably to actions and/or processes and/or processing steps that change and/or generate data and/or convert the data into other data, the data being in particular physical quantities represented or can be present, for example as electrical impulses.
  • the term “computer” should be interpreted as broadly as possible, in particular to cover all electronic devices with data processing properties.
  • Compu ter can thus be, for example, personal computers, servers, programmable logic controllers (PLC), handheld -Computer systems, pocket PC devices, mobile radio devices and other communication devices that can process computer-aided data, processors and other electronic devices for data processing.
  • PLC programmable logic controllers
  • Pocket PC devices pocket PC devices
  • mobile radio devices mobile radio devices and other communication devices that can process computer-aided data, processors and other electronic devices for data processing.
  • a “memory unit” can be understood to mean, for example, a volatile memory in the form of random access memory (RAM) or a permanent memory such as a hard drive or a data carrier.
  • RAM random access memory
  • a permanent memory such as a hard drive or a data carrier.
  • a "unit” can be understood in connection with the invention as a processor for storing program commands, for example To implement or realize step of the inventive Shen method.
  • Provision in particular with regard to data and/or information, can be understood in connection with the invention as computer-aided provision.
  • the provision is made, for example, via an interface, such as a network interface, a communication interface or an interface to a storage unit
  • an interface can be used, for example, when providing corresponding data and/or information is transmitted and/or sent and/or retrieved and/or received.
  • a “technical system” can in particular be understood as a machine, a device, or also a plant, such as a factory plant, comprising several machines and/or devices.
  • the technical system is a production machine, a machine tool, or the like
  • a technical system can also be a motor or a turbine, for example.
  • a "system specification” can be understood in particular as a technical specification that describes a technical variable, property or technical feature of the technical system.
  • the technical system can be characterized by the system specification, i.e. the system specification is specific to a technical system.
  • a system specification is a parameter or a type/system type of the technical system.
  • a system specification can in particular also be referred to as a system specification/specification.
  • a physical sensor can be understood in particular as a detector, a measured variable or measuring sensor or sensor.
  • a physical sensor is in particular a hardware component or a hardware component (hardware sensor) that has physical and/or chemical properties and /or quantitatively records/measures the material properties of a technical system. The sensor outputs a measured value or value of the measured variable.
  • Physical variables can be pressure, weight, acceleration, light intensity, temperature, humidity, radiation, sound, magnetic flux, speed, etc. be.
  • a "generative, machine learning model” can be understood in particular as an artificial, neural network that is set up to generate data.
  • the generative, machine learning model is preferably configured using training data is trained, with weights of the artificial neurons being adjusted in such a way as to reproduce output data in dependence on input data.
  • the generative, machine learning model can be an estimator based on Generative Adversarial Networks.
  • values of physical variables of a technical system can be estimated in a simple manner without having to measure them using a real sensor.
  • a generative, machine learning model is trained and provided, which outputs a value of a physical variable depending on a measured value of the technical system.
  • a time prediction of a value can also be calculated as a function of a specified measured value.
  • the estimation or the prediction is computationally more efficient than carrying out a computer-aided simulation.
  • the device can provide continuous values of a physical quantity, whereas real measurements are often discontinuous. The device can thus be understood in particular as a virtual sensor.
  • the generative machine learning model can be set up using Generative Adversarial Networks.
  • Generative Adversarial Networks are artificial neural networks. They can be used to generate data - in contrast to other artificial neural networks, which typically classify data.
  • Generative adversarial networks consist of two neural networks that are combined with each other. The training of the two neural networks pursues two opposite goals. One network is called a discriminator, the other a generator. The two networks are trained together using training data in such a way that the generator generates (synthetic) data that the discriminator classifies as authentic. After training, the generator can be output and used as a generative, machine learning model, also known as an estimator.
  • Generative adversarial networks can also be used in particular for time-dependent applications, such as data prediction.
  • the generative, machine learning model can be set up in such a way as to generate at least one value of a second physical variable of this technical system at a second point in time as a function of at least one value of a first physical variable of the second technical system at a first point in time gene, wherein the second point in time is chronologically after the first point in time.
  • the device can output a prognosis of future measured values.
  • the generative, machine learning model is preferably set up in such a way that it can output a value of a physical variable at a later point in time, depending on a predetermined measured value at a first point in time.
  • the value of the second physical quantity of the first technical system cannot be measured directly or not sufficiently by means of a physical sensor.
  • the device can preferably be used to determine values of physical quantities that cannot be measured, or can only be measured with difficulty or only imprecisely, using a real sensor. For example, it can be a value of a variable at a measurement position that is difficult to access, or the environmental conditions prevent the use of a real sensor/hardware sensor.
  • the device can be used to determine a large number of values without the need for a corresponding number of physical sensors. This saves costs in particular.
  • the generative, machine learning model can be set up using simulation data from a computer-aided simulation of the second technical system, the simulation data comprising at least one value of the first physical variable and at least one value of the second physical variable of the second technical system.
  • the generative, machine learning model is preferably trained using training data and is provided in a trained form.
  • the learning model is preferably trained for a technical system that at least partially corresponds to the first technical system.
  • Training data can preferably be simulation data from a computer-aided simulation of the second technical system.
  • the learning model can be trained using a complex, computer-aided simulation for a second technical system.
  • the generative, machine learning model can be set up using measured values of the second technical system, the measured values comprising at least one value of the first physical variable and at least one value of the second physical variable of the second technical system.
  • the training data can also include measured values of the second technical system.
  • the device may include an artificial intelligence computing unit.
  • a “processing unit for artificial intelligence” can in particular be understood as an AI accelerator or a neural processing unit (NPU).
  • a processing unit is preferably a processing unit that is specific for calculating an artificial intelligence is suitable, ie a specific processing unit for AI or a processing unit that is suitable for running an AI-based application.
  • the device can be implemented as a virtual sensor.
  • a virtual sensor--also referred to as a soft sensor-- is set up in particular to estimate/calculate a value of a further physical quantity as a function of at least one measured value and using the generative machine learning model.
  • a further aspect of the invention relates to a computer-implemented method for detecting a value of a physical variable of a first technical system, the first technical system being characterized by a first system specification, with the method steps:
  • the generative, machine learning model is set up to generate and output at least one value of a second physical variable of the second technical system as a function of at least one value of a first physical variable of the second technical system
  • the second technical system is characterized by a second system specification and the second system specification corresponds at least partially to the first system specification
  • the method can be at least partially computer/computer-aided or computer-implemented.
  • “computer/computer-aided” can be understood, for example, as an implementation of the method in which a processor in particular executes at least one method step of the method.
  • a processor can, for example, be a machine or an electronic circuit
  • a processor can be understood in particular as a central processing unit (CPU), a microprocessor or a microcontroller, for example an application-specific integrated circuit or a digital signal processor, possibly in combination with a memory unit for storing program instructions, etc.
  • a processor can, for example, also be an IC (integrated circuit), in particular an FPGA (field programmable gate array) or an ASIC (application-specific cal integrated circuit, english Application-Specific Integrated Circuit), or a DSP (Digital Signal Processor) or a GPU (Graphic Processing Unit).
  • a processor can also be understood as a virtualized processor, a virtual machine or a soft CPU. It can also be a programmable processor, for example, which is equipped with configuration steps for executing said method according to the invention or is configured with configuration steps in such a way that the programmable processor implements the inventive features of the method, the component, the modules, or other aspects and/or implement partial aspects of the invention.
  • Another aspect of the invention relates to a computer-implemented method for providing a generative, machine learning model for use in an above-mentioned method, with the method steps:
  • the training data comprising at least one value of a first physical quantity and at least one value of a second physical quantity of the technical system
  • the training data can be simulation data from a computer-aided simulation and/or measurement data of the technical system.
  • the invention relates to a computer program product which can be loaded directly into a programmable computer, comprising program code parts which, when the program is executed by a computer, cause the latter to carry out the steps of a method according to the invention.
  • a computer program product can, for example, be stored on a storage medium such as a memory card, USB stick, CD-ROM, DVD, a non-volatile/permanent storage medium (non-transitory storage medium) or in the form of a downloadable file from a server in a network be made available or delivered.
  • a storage medium such as a memory card, USB stick, CD-ROM, DVD, a non-volatile/permanent storage medium (non-transitory storage medium) or in the form of a downloadable file from a server in a network be made available or delivered.
  • Fig. 1 an embodiment of the device according to the invention
  • FIG. 2 shows an exemplary embodiment of the method according to the invention for detecting a value of a physical variable of a first technical system
  • FIG. 3 shows an exemplary embodiment of the method according to the invention for providing a generative, machine learning model
  • FIG. 4 shows a further exemplary embodiment of the method according to the invention for providing a generative machine learning model
  • FIG. 1 shows a schematic of an exemplary embodiment of a device 100 according to the invention for detecting a value of a physical variable of a first technical system TS1.
  • the first technical system TS1 can be an electrical machine, such as a motor, for example.
  • the first technical system TS1 has, in particular, a system specification that describes, for example, parameters and/or a type of the technical system TS1.
  • the system specification of the engine describes a performance or an engine type.
  • the motor TS1 has various physical variables that can be measured or monitored using physical sensors/hardware sensors pS.
  • a first physical variable PQ1_1 a speed of the motor TS1
  • a speed of the motor TS1 can be measured using a physical sensor pS
  • at least one measured value VI can be recorded.
  • a value of a second physical variable PQ1_2 of the motor TS1 is to be determined.
  • the second physical variable PQ1_2 is a temperature of the motor, which, for example, cannot be detected by a real sensor, or can only be detected with difficulty or with a certain degree of uncertainty.
  • the first physical variable PQ1_1 and the second physical variable PQ1_2 can in particular be different.
  • the first physical variable PQ1_1 can be a speed and the second physical variable can be a temperature of the motor TS1.
  • first physical variable PQ1_1 and the second physical variable PQ1_2 can also be the same or of the same type.
  • both physical variables PQ1_1, PQ1_2 can then relate to a temperature, for example at different positions of the motor TS1.
  • the first and the second physical variable can be the same, but can be recorded at different points and/or at different times on the technical system.
  • the device 100 can be configured as a virtual sensor, for example.
  • the device 100 comprises an interface 101, a memory unit 102, a measured value generator 103 and an output unit 104.
  • the interface 101 can in particular be coupled to the physical sensor pS.
  • the interface 101 is set up in such a way that the measured value VI of the first physical variable PQ1_1 is read in.
  • the interface 101 can preferably read in further measured values of further physical quantities of the motor TS1.
  • the interface 101 can read measured values continuously or at regular time intervals.
  • the storage unit 102 stores a trained generative machine learning model GML, for example a trai- ned generator or estimator that was conditioned/trained using Generative Adversarial Networks.
  • GML trained generative machine learning model
  • the generative machine learning model GML is set up to generate and output at least one value of a second physical variable of the second technical system as a function of at least one value of a first physical variable of a second technical system, the second technical system being replaced by a second System information is marked and the second system information at least partially matches the first system information.
  • the generative machine learning model GML is preferably trained for a technical system that corresponds to the first technical system, i.e. the engine, TS1, according to a specification.
  • the second technical system is preferably also a motor TS2.
  • This second motor TS2 is also characterized by a system specification, for example by a motor type. It can thus be checked, for example, whether the system information, such as the motor types, of the first motor TS1 and the second motor TS2 match, in order to determine whether the generative machine learning model GML is suitably set up for the first motor TS1.
  • the generative machine learning model GML can also have been trained for the first technical system TS1, i.e. the second technical system TS2 corresponds in this case to the first technical system TS2.
  • the generative machine learning model GML was preferably trained using simulation data and/or measurement data from the second technical system.
  • the generative, machine learning model GML can in particular be set up to output a value of a physical variable at a later point in time, depending on a measured value at a first point in time. Consequently, a measured value prognosis can be carried out using the generative, machine learning model GML.
  • the generative machine learning model GML and the measured value VI are read in by the measured value generator 103 .
  • the measured value generator is set up to determine a value V2 of the temperature PQ1_2 of the motor TS1 using the generative, machine learning model GML.
  • the measured value VI is transferred to the generative, machine learning model GML and this is executed.
  • the measured value generator thus determines a value V2 of the temperature PQ1_2 as a function of the measured value VI.
  • the memory unit 102 can include, for example, a multiplicity of generative, machine learning models GML that are suitable for the first technical system/the engine TS1. Suitability can be determined in particular based on the system specification.
  • a respective generative, machine learning model is set up in particular for the generation of a value of a predetermined physical variable as a function of a value of a predetermined physical variable.
  • Device 100 can include a selection unit (not shown), for example, which is set up to select a suitable generative, machine learning model as a function of first physical variable PQ1_1, which is set up to calculate a value of a second physical variable as a function of the measured value to generate this first physical variable PQ1_1.
  • a selection unit (not shown), for example, which is set up to select a suitable generative, machine learning model as a function of first physical variable PQ1_1, which is set up to calculate a value of a second physical variable as a function of the measured value to generate this first physical variable PQ1_1.
  • the output unit 104 is set up to output the measured value V2 of the temperature PQ1_2.
  • the motor TS1 can be monitored and/or controlled using this temperature value V2. It is also possible to use the temperature value V2 for detecting a malfunction of the engine TS1.
  • the device 100 can include, for example, a computing unit for artificial intelligence, such as a neural processing unit, which is set up in such a way as to efficiently execute the generative machine learning model GML.
  • the pro device 100 can be attached to the technical system TS1 itself, for example.
  • the device 100 can also only be coupled to the technical system, for example in the cloud.
  • FIG. 2 shows an exemplary embodiment of a method according to the invention for detecting a value of a physical quantity of a first technical system as a flowchart.
  • a measured value of a first physical variable of the first technical system is read.
  • the measured value was recorded using a real sensor, for example.
  • a generative machine learning model is provided.
  • the generative machine learning model is stored in and retrieved from a storage device.
  • the generative, machine learning model is available as a graph in a data structure and can be read in as such.
  • the first step S11 and the second step S12 can also be carried out in parallel or in reverse order.
  • the generative, machine learning model is particularly suitable for generating or predicting values of a physical quantity of the technical system.
  • the generative, machine learning model for a second technical system is trained using provided training data to generate at least one value of a second physical variable of the second technical system depending on at least one value of a first physical variable of the second technical system.
  • the generative, machine learning model is thus set up specifically for these physical quantities of this technical system.
  • the second technical system preferably essentially corresponds to the first technical system, ie the system specification of the first technical system essentially corresponds to System specification of the second technical system. This can be determined, for example, by comparing the respective system details of the first and second technical systems.
  • the system type can be the same and/or the parameters of the first and second system can match.
  • the generative machine learning model is preferably trained for the first technical system, with simulation data and/or measurement data from a second technical system being able to be used, for example.
  • a generative, machine learning model can be selected that was trained for a second technical system, the system specification of the second technical system being compared with the system specification of the first technical system.
  • the generative, machine learning model has been set up using training data from a complex, computer-based simulation of a second technical system, as explained by way of example with reference to FIG. 3 .
  • the trained generative machine learning model is executed.
  • a value of a second physical variable of the first technical system is determined, with the first physical variable of the first technical system being the first physical variable of the second technical system and the second physical variable of the first technical system corresponds to the second physical size of the second technical system.
  • a check can be carried out, it being checked whether the first physical variable of the first technical system is the first physical variable of the second technical system and the second physical variable of the first technical system is the second physical Size of the second technical system corresponds. If the test result is positive, the generative machine learning model can be executed.
  • a value of the first physical variable of the first technical system which corresponds to the first physical variable of the second technical system, is thus transmitted to the generative machine learning model.
  • the generative, machine learning model then only outputs a value of a physical variable that corresponds to the second physical variable of the second technical system.
  • the measured value is passed to the generative machine learning model as an input value.
  • the trained learning model uses this measured value to generate a value for a second physical quantity of the first technical system.
  • step S14 the generated value of the second physical quantity of the first technical system is output.
  • FIG. 3 shows an exemplary embodiment of a method according to the invention for providing a generative machine learning model as a flowchart.
  • the generative, machine learning model is set up/trained, for example, to record a value of a physical quantity of a first technical system and is made available in this way.
  • training data of a technical system are read.
  • the training data include at least one value of a first physical quantity and at least one value of a second physical quantity of this technical system.
  • the first physical quantity and the second physical quantity are preferably correlated.
  • the training data can be, for example, simulation data from a computer-assisted simulation of the technical system and/or measurement data from the technical system.
  • the generative, machine learning model can be set up, for example, using Generative Adversarial Networks (GMLs). These are, in particular, artificial neural networks/networks.
  • GMLs Generative Adversarial Networks
  • One of these networks is called a discriminator and the other Generator
  • the discriminator network Given a set of training data, ie pairs of input data x and output data y, the discriminator network is trained to predict p(y
  • the input data x is the at least one value of the first physical quantity and the output data y is the at least one value of the second physical quantity.
  • the generator attempts to generate new data instances, which are then fed to the discriminator network, which decides whether that data is actual data or whether it is data generated by the generator network. Training the generator consequently means generating synthetic data that the discriminator considers authentic. In other words, while the discriminator tries to separate real from generated data, the generator tries to generate data to fool the discriminator.
  • the generator can consequently be set up in such a way that the generator generates and outputs values of a second physical quantity.
  • the trained generator or estimator can then be output as a trained generative machine learning model.
  • the generative machine learning model is preferably trained using the training data in such a way that it generates a value for a predetermined second physical variable as a function of a predetermined value of a first physical quantity. Consequently, the learning model is trained to determine values for a given physical quantity of a technical system. The generative, machine learning model thus learns to reproduce the given values. This allows a virtual sensor to be implemented that outputs values for a specific physical variable. In addition, the generative machine learning model can also be trained to output values for a future point in time. In this way, the generative, machine learning model can be used to forecast values.
  • the generative machine learning model can be trained to output a value for a second physical variable at a specific point in time as a function of a first physical variable at a previous point in time.
  • training data with time stamps are provided for this purpose in order to train a time dependency.
  • the trained generative machine learning model is output.
  • the trained learning model can be output as a directed graph (“computational graph”).
  • FIG. 4 shows a schematic representation of another exemplary embodiment of the method according to the invention for providing a generative machine learning model, e.g. for a device as shown in FIG.
  • the generative, machine learning model GML which is set up to estimate a value of a physical quantity of a technical system, can be trained on the basis of generative adversarial networks.
  • Generative adversarial networks include a discriminator network DIS and a generator network GEN, both of which are designed as artificial neural networks.
  • Training data is required for training, also referred to as conditioning, of these artificial neural networks.
  • the weights W of the artificial neural networks are adjusted.
  • the layers L of the artificial neural networks can also be adapted. The layers L are preferably defined before training.
  • Simulation data SIM of a computer-aided simulation of a technical system and/or measurement data or sensor data MEAS of the technical system are provided as training data, for example.
  • the measurement data MEAS are preferably data of detailed measurements on the technical system, e.g. with high accuracy and/or high time resolution.
  • the training data are read in for the joint training of the discriminator DIS and the generator GEN.
  • the training takes place by entering input values INP for the generator GEN.
  • the discriminator DIS and the generator GEN are trained alternately, with a predetermined cost function COST being minimized. It is therefore an iterative process.
  • the discriminator DIS is trained using the measurement data and/or simulation data.
  • the generator GEN is then trained to generate values, these output values from the generator being used as input values for the discriminator DIS.
  • the DIS discriminator determines the “real/genuine” and the “fake” values.
  • the discriminator DIS is then trained again in order to improve the classification of the values. In this way, the generator GEN and the discriminator DIS are trained together. The alternating training is repeated until the generator GEN generates values that the discriminator DIS cannot distinguish from the "genuine/real" values.
  • the trained generator GEN is output as a generative, machine learning model GML for detecting values of a physical quantity of a technical system.
  • the trained generative, machine learning model GML can be used as a virtual sensor, for example.
  • FIG. 5 shows a schematic representation of a further exemplary embodiment of the method according to the invention for detecting a value of a physical quantity of a first technical system TS1.
  • the first technical system TS1 can be, for example, a distillation column (or rectification column) for the thermal separation of mixtures.
  • a value V2 of a temperature PQ1_2 is to be determined at the bottom of the distillation column. For example, the temperature there cannot be measured, or only with difficulty, using a real sensor.
  • the temperature value PQ1_2 is particularly dependent on a substance distribution and/or substance concentration within the distillation column TS1. For example, depending on a first value II of the substance concentration and/or depending on a first temperature value VI at the upper end (column top) of the distillation column, the temperature value V2 at the bottom of the column can be estimated. The estimation can be carried out using a generative, machine learning model GML that has been trained for this purpose.
  • the generative machine learning model GML can be trained as follows for a second technical system TS2, eg a second distillation column.
  • the generative machine learning model GML is preferably trained for a technical system that is at least similar to the real system.
  • the generative, machine learning model GML can be trained in particular for the same technical system or for another technical system with matching, specified system information. Consequently, the first can technical system TS1 and the second technical system TS2 may be the same system or the same, this being defined via the system information.
  • a system specification relates, for example, to a type, size, etc. of the distillation column.
  • the generative, machine learning model GML can be trained for a second distillation column TS2, the system specification of which corresponds to the system specification of the first distillation column.
  • Simulation data from a computer-aided simulation of the distillation process DP in the second distillation column are preferably provided as training data.
  • the simulation data include, for example, values of the substance concentration 12, values of a temperature PQ2_1 at the top of the column and values of a temperature PQ2_2 at the end of the second distillation column.
  • This simulation data can be used to train the generative machine learning model GML.
  • the generative machine learning model GML is trained in such a way that, depending on the value of the temperature at the top of the column and/or the value of the substance concentration 12, the value of the temperature at the end of the column is reproduced.
  • the generative machine learning model GML trained in this way can be used to record a value V2 of the temperature PQ1_2 at the column bottom of the first distillation column.
  • the generative, machine learning model GML can be executed on a neural processing unit (NPU), for example.
  • NPU neural processing unit
  • At least one measured value VI, II of the first distillation column is transferred to the generative, machine learning model GML as an input value.
  • a value V2 of the temperature PQ1_2 at the bottom of the column can be determined as a function of the value of the temperature PQ1_1 at the top of the column and/or as a function of the value of the substance concentration II.
  • the generative machine learning model GML can be used as a virtual sensor.
  • the generated value V2 of the temperature PQ1_2 at the bottom of the column can then be output.
  • the value V2 can be displayed to an operator and/or transmitted to a controller of the distillation column for controlling the distillation process. All of the features described and/or drawn can advantageously be combined with one another within the scope of the invention.

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Abstract

The invention relates to an apparatus (100), such as e.g. a virtual sensor, for measuring a value of a physical variable of a technical system. The apparatus comprises a generative machine learning model (GML) that is trained, e.g. on the basis of generative adversarial networks (GANs for short), in such a way as to take at least one value of a first physical variable of a technical system as a basis for generating and outputting at least one value of a second physical variable of the technical system. The apparatus is configured in such a way as to use the generative machine learning model (GML) to generate and output a value (V2) of a second physical variable (PQ1_2) of the technical system on the basis of a measured value (V1) of a first physical variable (PQ1_1) of the technical system.

Description

Beschreibung description
Erfassen eines Werts einer physikalischen Größe eines techni schen Systems Recording a value of a physical quantity of a technical system
Die Erfindung betrifft eine Vorrichtung, ein Computerimple mentiertes Verfahren und ein Computerprogrammprodukt zum Er fassen eines Werts einer physikalischen Größe eines techni schen Systems mittels eines generativen, maschinellen Lernmo dells, wie z.B. Generative Adversarial Networks. Außerdem be trifft die Erfindung ein computerimplementiertes Verfahren und ein Computerprogrammprodukt zum Bereitstellen eines sol chen generativen, maschinellen Lernmodells. The invention relates to a device, a computer-implemented method and a computer program product for detecting a value of a physical quantity of a technical system using a generative, machine learning model, such as generative adversarial networks. The invention also relates to a computer-implemented method and a computer program product for providing such a generative machine learning model.
Parameter oder physikalische Größen eines technischen Sys tems, wie z.B. Temperatur, Druck, etc., können während des Betriebs des Systems mittels physikalischer bzw. realer Sen soren erfasst und somit überwacht werden. Allerdings sind oft nicht alle physikalischen Größen eines technischen Systems derart messbar, beispielsweise da eine Messposition nicht oder nur schlecht zugänglich ist. Um Werte solcher physikali schen Größen dennoch zu bestimmen, werden üblicherweise Kal man Filter als virtuelle Sensoren angewandt, um die nicht oder nur schlecht messbaren Zustände abzuschätzen. Solche Ab schätzungen benötigen allerdings einfache computergestützte Simulationsmodelle, um die Abschätzungen in kurzer Zeit be rechnen zu können. Allerdings sind oft keine einfachen, schnell zu berechnenden Simulationsmodelle für komplexe phy sikalische Vorgänge verfügbar. Parameters or physical variables of a technical system, such as temperature, pressure, etc., can be recorded during system operation using physical or real sensors and thus monitored. However, often not all physical quantities of a technical system can be measured in this way, for example because a measuring position is not accessible or only difficult to access. In order to still be able to determine values of such physical variables, Kalman filters are usually used as virtual sensors in order to estimate the states that cannot be measured or can only be measured with difficulty. However, such estimates require simple computer-aided simulation models in order to be able to calculate the estimates quickly. However, simple simulation models for complex physical processes that can be calculated quickly are often not available.
Es ist daher eine Aufgabe der Erfindung, die Abschätzung von Werten physikalischer Größen eines technischen Systems einfa cher zu gestalten. It is therefore an object of the invention to make the estimation of values of physical quantities of a technical system simpler.
Die Aufgabe wird durch die in den unabhängigen Ansprüchen be schriebenen Maßnahmen gelöst. In den abhängigen Ansprüchen sind vorteilhafte Weiterbildungen der Erfindung dargestellt. Gemäß einem ersten Aspekt betrifft die Erfindung eine Vor richtung zum Erfassen eines Werts einer physikalischen Größe eines ersten technischen Systems, wobei das erste technische System durch eine erste Systemangabe gekennzeichnet ist, um fassend: The object is achieved by the measures described in the independent claims. Advantageous developments of the invention are presented in the dependent claims. According to a first aspect, the invention relates to a device for detecting a value of a physical quantity of a first technical system, the first technical system being characterized by a first system specification, comprising:
- eine Schnittstelle, die derart eingerichtet ist, einen mit tels eines physikalischen Sensors erfassten Messwert einer ersten physikalischen Größe des ersten technischen Systems einzulesen, - an interface that is set up in such a way to read in a measured value of a first physical variable of the first technical system recorded by means of a physical sensor,
- eine Speichereinheit, die derart eingerichtet ist, ein ge neratives, maschinelles Lernmodell zu speichern, - a storage unit set up to store a generative machine learning model,
- wobei das generative, maschinelle Lernmodell einge richtet ist, in Abhängigkeit mindestens eines Werts ei ner ersten physikalischen Größe eines zweiten techni schen Systems mindestens einen Wert einer zweiten physi kalischen Größe des zweiten technischen Systems zu er zeugen und auszugeben, - wherein the generative, machine learning model is set up to generate and output at least one value of a second physical variable of the second technical system as a function of at least one value of a first physical variable of a second technical system,
- wobei das zweite technische System durch eine zweite Systemangabe gekennzeichnet ist und die zweite Systeman gabe mit der ersten Systemangabe zumindest teilweise übereinstimmt, - wherein the second technical system is characterized by a second system specification and the second system specification at least partially corresponds to the first system specification,
- einen Messwertgenerator, der derart eingerichtet ist, mit tels des generativen, maschinellen Lernmodells einen Wert ei ner zweiten physikalischen Größe des ersten technischen Sys tems in Abhängigkeit des Messwerts der ersten physikalischen Größe zu generieren, wobei die erste physikalische Größe des ersten technischen Systems der ersten physikalischen Größe des zweiten technischen Systems und die zweite physikalische Größe des ersten technischen Systems der zweiten physikali schen Größe des zweiten technischen Systems entspricht, und - a measured value generator which is set up in such a way that the generative, machine learning model is used to generate a value for a second physical variable of the first technical system depending on the measured value of the first physical variable, the first physical variable of the first technical system being the first physical quantity of the second technical system and the second physical quantity of the first technical system corresponds to the second physical quantity of the second technical system, and
- eine Ausgabeeinheit, die derart eingerichtet ist, den gene rierten Wert der zweiten physikalischen Größe des ersten technischen Systems auszugeben. - An output unit that is set up to output the generated value of the second physical quantity of the first technical system.
Sofern es in der nachfolgenden Beschreibung nicht anders an gegeben ist, beziehen sich die Begriffe "durchführen", "be rechnen", "rechnergestützt", "rechnen", "feststellen", "gene- rieren", "konfigurieren", "rekonstruieren" und dergleichen vorzugsweise auf Handlungen und/oder Prozesse und/oder Verar beitungsschritte, die Daten verändern und/oder erzeugen und/oder die Daten in andere Daten überführen, wobei die Da ten insbesondere als physikalische Größen dargestellt werden oder vorliegen können, beispielsweise als elektrische Impul se. Insbesondere sollte der Ausdruck "Computer" möglichst breit ausgelegt werden, um insbesondere alle elektronischen Geräte mit Datenverarbeitungseigenschaften abzudecken. Compu ter können somit beispielsweise Personal Computer, Server, speicherprogrammierbare Steuerungen (SPS), Handheld-Computer- Systeme, Pocket-PC-Geräte, Mobilfunkgeräte und andere Kommu nikationsgeräte, die rechnergestützt Daten verarbeiten kön nen, Prozessoren und andere elektronische Geräte zur Daten verarbeitung sein. Unless otherwise stated in the following description, the terms "perform", "calculate", "computer-aided", "calculate", "determine", "gene- ration", "configure", "reconstruct" and the like, preferably to actions and/or processes and/or processing steps that change and/or generate data and/or convert the data into other data, the data being in particular physical quantities represented or can be present, for example as electrical impulses. In particular, the term "computer" should be interpreted as broadly as possible, in particular to cover all electronic devices with data processing properties. Compu ter can thus be, for example, personal computers, servers, programmable logic controllers (PLC), handheld -Computer systems, pocket PC devices, mobile radio devices and other communication devices that can process computer-aided data, processors and other electronic devices for data processing.
Unter einer „Speichereinheit" kann im Zusammenhang mit der Erfindung beispielsweise ein flüchtiger Speicher in Form von Arbeitsspeicher (engl. Random-Access Memory, RAM) oder ein dauerhafter Speicher wie eine Festplatte oder ein Datenträger verstanden werden. In the context of the invention, a “memory unit” can be understood to mean, for example, a volatile memory in the form of random access memory (RAM) or a permanent memory such as a hard drive or a data carrier.
Unter einer „Einheit" kann im Zusammenhang mit der Erfindung beispielsweise ein Prozessor zum Speichern von Programmbefeh len verstanden werden. Beispielsweise ist der Prozessor spe ziell dazu eingerichtet, die Programmbefehle derart auszufüh ren, damit der Prozessor Funktionen ausführt, um das erfin dungsgemäße Verfahren oder einen Schritt des erfindungsgemä ßen Verfahrens zu implementieren oder realisieren. A "unit" can be understood in connection with the invention as a processor for storing program commands, for example To implement or realize step of the inventive Shen method.
Unter „Bereitstellen", insbesondere in Bezug auf Daten und/oder Informationen, kann im Zusammenhang mit der Erfin dung beispielsweise ein rechnergestütztes Bereitstellen ver standen werden. Das Bereitstellen erfolgt beispielsweise über eine Schnittstelle, wie z. B. eine Netzwerkschnittstelle, ei ne Kommunikationsschnittstelle oder eine Schnittstelle zu ei ner Speichereinheit. Über eine solche Schnittstelle können beispielsweise beim Bereitstellen entsprechende Daten und/oder Informationen übermittelt und/oder gesendet und/oder abgerufen und/oder empfangen werden. “Providing”, in particular with regard to data and/or information, can be understood in connection with the invention as computer-aided provision. The provision is made, for example, via an interface, such as a network interface, a communication interface or an interface to a storage unit Such an interface can be used, for example, when providing corresponding data and/or information is transmitted and/or sent and/or retrieved and/or received.
Unter einem „technischen System" kann insbesondere eine Ma schine, ein Gerät, oder auch eine Anlage, wie z.B. eine Fab rikanlage, umfassend mehrere Maschinen und/oder Geräte ver standen werden. Beispielsweise ist das technische System eine Produktionsmaschine, eine Werkzeugmaschine, oder ähnliches. Ein technisches System kann beispielsweise auch ein Motor oder eine Turbine sein. A "technical system" can in particular be understood as a machine, a device, or also a plant, such as a factory plant, comprising several machines and/or devices. For example, the technical system is a production machine, a machine tool, or the like A technical system can also be a motor or a turbine, for example.
Unter einer „Systemangabe" kann insbesondere eine technische Angabe verstanden werden, die eine technische Größe, Eigen schaft oder ein technisches Merkmal des technischen Systems beschreibt. Das technische System kann durch die Systemangabe charakterisiert werden, d.h. die Systemangabe ist spezifisch für ein technisches System. Beispielsweise handelt es sich bei einer Systemangabe um einen Parameter oder einen Typ/Systemtyp des technischen Systems. Eine Systemangabe kann insbesondere auch als Systemspezifikation/Spezifikation be zeichnet werden. A "system specification" can be understood in particular as a technical specification that describes a technical variable, property or technical feature of the technical system. The technical system can be characterized by the system specification, i.e. the system specification is specific to a technical system. For example a system specification is a parameter or a type/system type of the technical system. A system specification can in particular also be referred to as a system specification/specification.
Unter „einem physikalischen Sensor" kann insbesondere ein De tektor, ein Messgrößen- oder Messaufnehmer oder Messfühler verstanden werden. Ein physikalischer Sensor ist insbesondere eine Hardware-Komponente oder ein Hardware-Bauteil (Hardware- Sensor), das physikalische und/oder chemische Eigenschaften und/oder stoffliche Beschaffenheit eines technischen Systems quantitativ erfasst/misst. Der Sensor gibt einen Messwert oder Wert der Messgröße aus. Physikalische Größen können Druck, Gewicht, Beschleunigung, Lichtstärke, Temperatur, Feuchtigkeit, Strahlung, Schall, magnetischer Fluss, Dreh zahl, etc. sein. "A physical sensor" can be understood in particular as a detector, a measured variable or measuring sensor or sensor. A physical sensor is in particular a hardware component or a hardware component (hardware sensor) that has physical and/or chemical properties and /or quantitatively records/measures the material properties of a technical system. The sensor outputs a measured value or value of the measured variable. Physical variables can be pressure, weight, acceleration, light intensity, temperature, humidity, radiation, sound, magnetic flux, speed, etc. be.
Unter einem „generativen, maschinelle Lernmodell" kann insbe sondere ein künstliches, neuronales Netz verstanden werden, das dazu eingerichtet ist, Daten zu generieren. Vorzugsweise ist das generative, maschinelle Lernmodell mittels Trainings- daten trainiert, wobei Gewichtungen der künstlichen Neuronen derart eingestellt werden, in Abhängigkeit von Eingabedaten Ausgabedaten zu reproduzieren. Das generative, maschinelle Lernmodell kann insbesondere ein Schätzer auf Basis Generati ve Adversarial Networks sein. A "generative, machine learning model" can be understood in particular as an artificial, neural network that is set up to generate data. The generative, machine learning model is preferably configured using training data is trained, with weights of the artificial neurons being adjusted in such a way as to reproduce output data in dependence on input data. In particular, the generative, machine learning model can be an estimator based on Generative Adversarial Networks.
Es ist ein Vorteil der vorliegenden Erfindung, dass Werte von physikalischen Größen eines technischen Systems auf einfache Weise abgeschätzt werden können, ohne diese mittels eines re alen Sensors messen zu müssen. Dazu wird ein generatives, ma schinelles Lernmodell trainiert und bereitgestellt, das in Abhängigkeit eines Messwerts des technischen Systems einen Wert einer physikalischen Größe ausgibt. Insbesondere kann auch eine zeitliche Vorhersage eines Werts in Abhängigkeit eines vorgegebenen Messwerts berechnet werden. Die Abschät zung bzw. die Vorhersage ist insbesondere rechnerisch effizi enter als das Durchführen einer computergestützten Simulati on. Außerdem kann die Vorrichtung kontinuierliche Werte einer physikalischen Größe liefern, wohingegen reale Messungen oft diskontinuierlich sind. Die Vorrichtung kann somit insbeson dere als ein virtueller Sensor verstanden werden. It is an advantage of the present invention that values of physical variables of a technical system can be estimated in a simple manner without having to measure them using a real sensor. For this purpose, a generative, machine learning model is trained and provided, which outputs a value of a physical variable depending on a measured value of the technical system. In particular, a time prediction of a value can also be calculated as a function of a specified measured value. In particular, the estimation or the prediction is computationally more efficient than carrying out a computer-aided simulation. In addition, the device can provide continuous values of a physical quantity, whereas real measurements are often discontinuous. The device can thus be understood in particular as a virtual sensor.
In einer Ausführungsform der Vorrichtung kann das generative, maschinelle Lernmodell mittels Generative Adversarial Net works eingerichtet sein. In one embodiment of the device, the generative machine learning model can be set up using Generative Adversarial Networks.
Generative Adversarial Networks (GANs) gehören zu den künst lichen, neuronalen Netzen. Sie können genutzt werden, um Da ten zu generieren - im Gegensatz zu anderen künstlichen, neu ronalen Netzen, die typischerweise Daten klassifizieren. Ge nerative Adversarial Networks bestehen aus zwei neuronalen Netzen, die miteinander kombiniert werden. Das Training der beiden neuronalen Netzwerke verfolgt zwei entgegengesetzte Ziele. Das eine Netzwerk wird als Diskriminator bezeichnet, das andere als Generator. Die beiden Netzwerke werden gemein sam mittels Trainingsdaten derart trainiert, dass der Genera tor (synthetische) Daten generiert, die der Diskriminator als authentisch einordnet. Nach dem Training kann der Generator als generatives, maschinelles Lernmodell, auch als Schätzer bezeichnet, ausgegeben und genutzt werden. Generative Adver- sarial Networks können insbesondere auch für zeitabhängige Anwendungen, wie z.B. zur Vorhersage von Daten, genutzt wer den. Generative Adversarial Networks (GANs) are artificial neural networks. They can be used to generate data - in contrast to other artificial neural networks, which typically classify data. Generative adversarial networks consist of two neural networks that are combined with each other. The training of the two neural networks pursues two opposite goals. One network is called a discriminator, the other a generator. The two networks are trained together using training data in such a way that the generator generates (synthetic) data that the discriminator classifies as authentic. After training, the generator can be output and used as a generative, machine learning model, also known as an estimator. Generative adversarial networks can also be used in particular for time-dependent applications, such as data prediction.
In einer Ausführungsform der Vorrichtung kann das generative, maschinelle Lernmodell derart eingerichtet sein, in Abhängig keit mindestens eines Werts einer ersten physikalischen Größe des zweiten technischen Systems zu einem ersten Zeitpunkt mindestens einen Wert einer zweiten physikalischen Größe die ses technischen Systems zu einem zweiten Zeitpunkt zu erzeu gen, wobei der zweite Zeitpunkt zeitlich nach dem ersten Zeitpunkt liegt. In one embodiment of the device, the generative, machine learning model can be set up in such a way as to generate at least one value of a second physical variable of this technical system at a second point in time as a function of at least one value of a first physical variable of the second technical system at a first point in time gene, wherein the second point in time is chronologically after the first point in time.
Insbesondere kann die Vorrichtung eine Prognose von zukünfti gen Messwerten ausgeben. Dafür ist das generative, maschinel le Lernmodell vorzugsweise so eingerichtet, dass es abhängig von einem vorgegebenen Messwert zu einem ersten Zeitpunkt ei nen Wert einer physikalischen Größe zu einem späteren Zeit punkt ausgeben kann. In particular, the device can output a prognosis of future measured values. For this purpose, the generative, machine learning model is preferably set up in such a way that it can output a value of a physical variable at a later point in time, depending on a predetermined measured value at a first point in time.
In einer Ausführungsform der Vorrichtung kann der Wert der zweiten physikalischen Größe des ersten technischen Systems nicht direkt oder nicht ausreichend mittels eines physikali schen Sensors messbar sein. In one embodiment of the device, the value of the second physical quantity of the first technical system cannot be measured directly or not sufficiently by means of a physical sensor.
Vorzugsweise kann die Vorrichtung dazu genutzt werden, Werte von physikalischen Größen zu bestimmen, die nicht, nur schwer oder lediglich ungenau mittels eines realen Sensors messbar sind. Beispielsweise kann es sich um einen Wert einer Größe an einer schwer zugänglichen Messposition handeln oder die Umgebungsbedingungen verhindern die Nutzung eines realen Sen sors/Hardware-Sensors. Außerdem kann die Vorrichtung genutzt werden, um eine Vielzahl von Werten zu bestimmen, ohne dass eine entsprechende Menge an physikalischen Sensoren benötigt wird. Dies spart insbesondere Kosten. In einer Ausführungsform der Vorrichtung kann das generative, maschinelle Lernmodell anhand von Simulationsdaten einer com putergestützten Simulation des zweiten technischen Systems eingerichtet sein, wobei die Simulationsdaten mindestens ei nen Wert der ersten physikalischen Größe und mindestens einen Wert der zweiten physikalischen Größe des zweiten technischen Systems umfassen. The device can preferably be used to determine values of physical quantities that cannot be measured, or can only be measured with difficulty or only imprecisely, using a real sensor. For example, it can be a value of a variable at a measurement position that is difficult to access, or the environmental conditions prevent the use of a real sensor/hardware sensor. In addition, the device can be used to determine a large number of values without the need for a corresponding number of physical sensors. This saves costs in particular. In one embodiment of the device, the generative, machine learning model can be set up using simulation data from a computer-aided simulation of the second technical system, the simulation data comprising at least one value of the first physical variable and at least one value of the second physical variable of the second technical system.
Vorzugsweise wird das generative, maschinelle Lernmodell mit tels Trainingsdaten trainiert und wird trainiert bereitge stellt. Das Lernmodell wird vorzugsweise für ein technisches System trainiert, das dem ersten technischen System zumindest teilweise entspricht. Trainingsdaten können vorzugsweise Si mulationsdaten einer computergestützten Simulation des zwei ten technischen Systems sein. Insbesondere kann das Lernmo dell anhand einer komplexen, computergestützten Simulation für ein zweites technisches System trainiert werden. The generative, machine learning model is preferably trained using training data and is provided in a trained form. The learning model is preferably trained for a technical system that at least partially corresponds to the first technical system. Training data can preferably be simulation data from a computer-aided simulation of the second technical system. In particular, the learning model can be trained using a complex, computer-aided simulation for a second technical system.
In einer Ausführungsform der Vorrichtung kann das generative, maschinelle Lernmodell anhand von Messwerten des zweiten technischen Systems eingerichtet sein, wobei die Messwerte mindestens einen Wert der ersten physikalischen Größe und mindestens einen Wert der zweiten physikalischen Größe des zweiten technischen Systems umfassen. In one embodiment of the device, the generative, machine learning model can be set up using measured values of the second technical system, the measured values comprising at least one value of the first physical variable and at least one value of the second physical variable of the second technical system.
Alternativ oder zusätzlich zu den Simulationsdaten können die Trainingsdaten auch Messwerte des zweiten technischen Systems umfassen. As an alternative or in addition to the simulation data, the training data can also include measured values of the second technical system.
In einer Ausführungsform kann die Vorrichtung eine Rechenein heit für künstliche Intelligenz umfassen. In one embodiment, the device may include an artificial intelligence computing unit.
Unter einer „Recheneinheit für künstliche Intelligenz" kann im Zusammenhang der Erfindung insbesondere ein KI- Beschleuniger oder eine Neural Processing Unit (NPU) verstan den werden. Bei einer solchen Recheneinheit handelt es sich vorzugsweise um eine Recheneinheit, die spezifisch für eine Berechnung einer künstlichen Intelligenz geeignet ist, d.h. eine spezifische Recheneinheit für KI bzw. eine Rechenein heit, die dafür geeignet ist, eine KI-basierte Applikation auszuführen. In the context of the invention, a “processing unit for artificial intelligence” can in particular be understood as an AI accelerator or a neural processing unit (NPU). Such a processing unit is preferably a processing unit that is specific for calculating an artificial intelligence is suitable, ie a specific processing unit for AI or a processing unit that is suitable for running an AI-based application.
In einer Ausführungsform kann die Vorrichtung als virtueller Sensor realisiert sein. In one embodiment, the device can be implemented as a virtual sensor.
Ein virtueller Sensor - auch als Softsensor bezeichnet - ist insbesondere dazu eingerichtet, in Abhängigkeit mindestens eines Messwerts und mittels des generativen maschinellen Lernmodells einen Wert einer weiteren physikalischen Größe abzuschätzen/zu berechnen. A virtual sensor--also referred to as a soft sensor--is set up in particular to estimate/calculate a value of a further physical quantity as a function of at least one measured value and using the generative machine learning model.
Ein weiterer Aspekt der Erfindung betrifft ein Computerimple mentiertes Verfahren zum Erfassen eines Werts einer physika lischen Größe eines ersten technischen Systems, wobei das erste technische System durch eine erste Systemangabe gekenn zeichnet ist, mit den Verfahrensschritten: A further aspect of the invention relates to a computer-implemented method for detecting a value of a physical variable of a first technical system, the first technical system being characterized by a first system specification, with the method steps:
- Einlesen eines mittels eines physikalischen Sensors erfass ten Messwerts einer ersten physikalischen Größe des ersten technischen Systems, - reading in a measured value of a first physical variable of the first technical system that is recorded by means of a physical sensor,
- Einlesen eines generativen, maschinellen Lernmodells, wobei- Reading in a generative machine learning model, where
- das generative, maschinelle Lernmodell eingerichtet ist, in Abhängigkeit mindestens eines Werts einer ersten physikalischen Größe eines zweiten technischen Systems mindestens einen Wert einer zweiten physikalischen Größe des zweiten technischen Systems zu erzeugen und auszuge ben, - the generative, machine learning model is set up to generate and output at least one value of a second physical variable of the second technical system as a function of at least one value of a first physical variable of the second technical system,
- und das zweite technische System durch eine zweite Systemangabe gekennzeichnet ist und die zweite Systeman gabe mit der ersten Systemangabe zumindest teilweise übereinstimmt, - and the second technical system is characterized by a second system specification and the second system specification corresponds at least partially to the first system specification,
- Generieren eines Werts einer zweiten physikalischen Größe des ersten technischen Systems in Abhängigkeit des Messwerts der ersten physikalischen Größe mittels des generativen, ma schinellen Lernmodells, wobei die erste physikalische Größe des ersten technischen Systems der ersten physikalischen Grö ße des zweiten technischen Systems und die zweite physikali- sehe Größe des ersten technischen Systems der zweiten physi kalischen Größe des zweiten technischen Systems entspricht, und - Generating a value of a second physical variable of the first technical system depending on the measured value of the first physical variable using the generative, machine learning model, the first physical variable of the first technical system being the first physical variable of the second technical system and the second physical - the size of the first technical system corresponds to the second physical size of the second technical system, and
- Ausgeben des generierten Werts der zweiten physikalischen Größe des ersten technischen Systems. - Outputting the generated value of the second physical quantity of the first technical system.
Das Verfahren kann insbesondere zumindest teilweise computer- /rechnergestützt bzw. computerimplementiert sein. Unter „com- puter-/rechnergestützt" kann im Zusammenhang mit der Erfin dung beispielsweise eine Implementierung des Verfahrens ver standen werden, bei dem insbesondere ein Prozessor mindestens einen Verfahrensschritt des Verfahrens ausführt. Unter einem Prozessor kann im Zusammenhang mit der Erfindung beispiels weise eine Maschine oder eine elektronische Schaltung ver standen werden. Bei einem Prozessor kann es sich insbesondere um einen Hauptprozessor (engl. Central Processing Unit, CPU), einen Mikroprozessor oder einen Mikrokontroller, beispiels weise eine anwendungsspezifische integrierte Schaltung oder einen digitalen Signalprozessor, möglicherweise in Kombinati on mit einer Speichereinheit zum Speichern von Programmbefeh len, etc. handeln. Bei einem Prozessor kann es sich bei spielsweise auch um einen IC (integrierter Schaltkreis, engl. Integrated Circuit), insbesondere einen FPGA (engl. Field Programmable Gate Array) oder einen ASIC (anwendungsspezifi sche integrierte Schaltung, engl. Application-Specific Inte grated Circuit), oder einen DSP (Digitaler Signalprozessor, engl. Digital Signal Processor) oder einen Grafikprozessor GPU (Graphic Processing Unit) handeln. Auch kann unter einem Prozessor ein virtualisierter Prozessor, eine virtuelle Ma schine oder eine Soft-CPU verstanden werden. Es kann sich beispielsweise auch um einen programmierbaren Prozessor han deln, der mit Konfigurationsschritten zur Ausführung des ge nannten erfindungsgemäßen Verfahrens ausgerüstet wird oder mit Konfigurationsschritten derart konfiguriert ist, dass der programmierbare Prozessor die erfindungsgemäßen Merkmale des Verfahrens, der Komponente, der Module, oder anderer Aspekte und/oder Teilaspekte der Erfindung realisiert. Ein weiterer Aspekt der Erfindung betrifft ein Computerimple mentiertes Verfahren zum Bereitstellen eines generativen, ma schinellen Lernmodells zur Anwendung in einem oben erwähnten Verfahren, mit den Verfahrensschritten: In particular, the method can be at least partially computer/computer-aided or computer-implemented. In connection with the invention, “computer/computer-aided” can be understood, for example, as an implementation of the method in which a processor in particular executes at least one method step of the method. In connection with the invention, a processor can, for example, be a machine or an electronic circuit A processor can be understood in particular as a central processing unit (CPU), a microprocessor or a microcontroller, for example an application-specific integrated circuit or a digital signal processor, possibly in combination with a memory unit for storing program instructions, etc. A processor can, for example, also be an IC (integrated circuit), in particular an FPGA (field programmable gate array) or an ASIC (application-specific cal integrated circuit, english Application-Specific Integrated Circuit), or a DSP (Digital Signal Processor) or a GPU (Graphic Processing Unit). A processor can also be understood as a virtualized processor, a virtual machine or a soft CPU. It can also be a programmable processor, for example, which is equipped with configuration steps for executing said method according to the invention or is configured with configuration steps in such a way that the programmable processor implements the inventive features of the method, the component, the modules, or other aspects and/or implement partial aspects of the invention. Another aspect of the invention relates to a computer-implemented method for providing a generative, machine learning model for use in an above-mentioned method, with the method steps:
- Einlesen von Trainingsdaten eines technischen Systems, wo bei die Trainingsdaten mindestens einen Wert einer ersten physikalischen Größe und mindestens einen Wert einer zweiten physikalischen Größe des technischen Systems umfassen,- Reading in training data from a technical system, the training data comprising at least one value of a first physical quantity and at least one value of a second physical quantity of the technical system,
- Einlesen eines generativen, maschinellen Lernmodells,- Reading a generative, machine learning model,
- Trainieren des generativen, maschinellen Lernmodells mit tels der Trainingsdaten und eines Diskriminator-Netzwerks derart, dass das generative maschinelle Lernmodell in Abhän gigkeit des Werts der ersten physikalischen Größe den Wert der zweiten physikalischen Größe erzeugt und ausgibt, und - Training the generative machine learning model using the training data and a discriminator network in such a way that the generative machine learning model generates and outputs the value of the second physical variable as a function of the value of the first physical variable, and
- Ausgeben des trainierten, maschinellen Lernmodells zum Er fassen eines Werts einer physikalischen Größe eines techni schen Systems. - Outputting the trained, machine learning model for capturing a value of a physical quantity of a technical system.
In einer Ausführungsform dieses Verfahrens können die Trai ningsdaten Simulationsdaten einer computergestützten Simula tion und/oder Messdaten des technischen Systems sein. In one embodiment of this method, the training data can be simulation data from a computer-aided simulation and/or measurement data of the technical system.
Des Weiteren betrifft die Erfindung ein Computerprogrammpro dukt, das direkt in einen programmierbaren Computer ladbar ist, umfassend Programmcodeteile, die bei der Ausführung des Programms durch einen Computer diesen veranlassen, die Schritte eines erfindungsgemäßen Verfahrens auszuführen. Furthermore, the invention relates to a computer program product which can be loaded directly into a programmable computer, comprising program code parts which, when the program is executed by a computer, cause the latter to carry out the steps of a method according to the invention.
Ein Computerprogrammprodukt kann beispielsweise auf einem Speichermedium, wie z.B. Speicherkarte, USB-Stick, CD-ROM, DVD, ein nichtflüchtiger/dauerhaftes Speichermedium (engl. Non-transitory storage Medium) oder auch in Form einer herun terladbaren Datei von einem Server in einem Netzwerk bereit gestellt oder geliefert werden. Ausführungsbeispiele der Erfindung sind in den Zeichnungen schematisch dargestellt und werden anhand der nachfolgenden Beschreibung näher erläutert. Es zeigen: A computer program product can, for example, be stored on a storage medium such as a memory card, USB stick, CD-ROM, DVD, a non-volatile/permanent storage medium (non-transitory storage medium) or in the form of a downloadable file from a server in a network be made available or delivered. Exemplary embodiments of the invention are shown schematically in the drawings and are explained in more detail with reference to the following description. Show it:
Fig. 1: ein Ausführungsbeispiel der erfindungsgemäßen Vor richtung; Fig. 1: an embodiment of the device according to the invention;
Fig. 2: ein Ausführungsbeispiel des erfindungsgemäßen Ver fahrens zum Erfassen eines Werts einer physikali schen Größe eines ersten technischen Systems; 2 shows an exemplary embodiment of the method according to the invention for detecting a value of a physical variable of a first technical system;
Fig. 3: ein Ausführungsbeispiel des erfindungsgemäßen Ver fahrens zum Bereitstellen eines generativen, ma schinellen Lernmodells; 3 shows an exemplary embodiment of the method according to the invention for providing a generative, machine learning model;
Fig. 4: ein weiteres Ausführungsbeispiel des erfindungsge mäßen Verfahrens zum Bereitstellen eines generati ven, maschinellen Lernmodells; und 4 shows a further exemplary embodiment of the method according to the invention for providing a generative machine learning model; and
Fig. 5: ein weiteres Ausführungsbeispiel des erfindungsge mäßen Verfahrens zum Erfassen eines Werts einer physikalischen Größe eines ersten technischen Sys tems . 5: another exemplary embodiment of the method according to the invention for detecting a value of a physical quantity of a first technical system.
Einander entsprechende Teile sind in allen Figuren mit den gleichen Bezugszeichen versehen. Corresponding parts are provided with the same reference symbols in all figures.
Insbesondere zeigen die nachfolgenden Ausführungsbeispiele lediglich beispielhafte Realisierungsmöglichkeiten, wie ins besondere solche Realisierungen der erfindungsgemäßen Lehre aussehen könnten, da es unmöglich und auch für das Verständ nis der Erfindung nicht zielführend oder notwendig ist, all diese Realisierungsmöglichkeiten zu benennen. In particular, the following exemplary embodiments only show exemplary implementation options of how such implementations of the teaching according to the invention could look like, since it is impossible and also not expedient or necessary for the understanding of the invention to name all these implementation options.
Auch sind insbesondere einem (einschlägigen) Fachmann in Kenntnis des/der Verfahrensanspruchs/Verfahrensansprüche alle im Stand der Technik üblichen Möglichkeiten zur Realisierung von Produkten oder Möglichkeiten zur Implementierung selbst verständlich bekannt, sodass es insbesondere einer eigenstän digen Offenbarung in der Beschreibung nicht bedarf. Insbeson dere können diese gebräuchlichen und dem Fachmann bekannten Realisierungsvarianten ausschließlich per Hard ware (komponenten) oder ausschließlich per Soft ware (komponenten) realisiert werden. Alternativ und/oder zu sätzlich kann der Fachmann im Rahmen seines fachmännischen Könnens weitestgehend beliebige erfindungsgemäße Kombinatio nen aus Hardware(komponenten) und Software(komponenten) wäh len, um erfindungsgemäße Realisierungsvarianten umzusetzen. In particular, a (relevant) expert with knowledge of the method claim(s) is/are all Possibilities for the realization of products or possibilities for implementation that are customary in the prior art are of course known, so that there is no need for an independent disclosure in the description. In particular, these common implementation variants known to those skilled in the art can be implemented exclusively using hardware (components) or exclusively using software (components). As an alternative and/or in addition, the person skilled in the art can, within the scope of his or her specialist ability, largely select any combinations of hardware (components) and software (components) according to the invention in order to implement implementation variants according to the invention.
Figur 1 zeigt schematisch ein Ausführungsbeispiel einer er findungsgemäßen Vorrichtung 100 zum Erfassen eines Werts ei ner physikalischen Größe eines ersten technischen Systems TS1. Das erste technische System TS1 kann beispielsweise eine elektrische Maschine, wie z.B. ein Motor sein. Das erste technische System TS1 weist insbesondere eine Systemangabe auf, die beispielsweise Parameter und/oder einen Typ des technischen Systems TS1 beschreibt. Beispielsweise beschreibt die Systemangabe des Motors eine Leistung oder einen Motor typ. FIG. 1 shows a schematic of an exemplary embodiment of a device 100 according to the invention for detecting a value of a physical variable of a first technical system TS1. The first technical system TS1 can be an electrical machine, such as a motor, for example. The first technical system TS1 has, in particular, a system specification that describes, for example, parameters and/or a type of the technical system TS1. For example, the system specification of the engine describes a performance or an engine type.
Der Motor TS1 weist verschiedene physikalische Größen auf, die mittels physikalischer Sensoren/Hardware-Sensoren pS ge messen bzw. überwacht werden können. Beispielsweise kann eine erste physikalische Größe PQ1_1 eine Drehzahl des Motors TS1 mittels eines physikalischen Sensors pS gemessen und mindes tens ein Messwert VI erfasst werden. The motor TS1 has various physical variables that can be measured or monitored using physical sensors/hardware sensors pS. For example, a first physical variable PQ1_1, a speed of the motor TS1, can be measured using a physical sensor pS, and at least one measured value VI can be recorded.
Es soll ein Wert einer zweiten physikalischen Größe PQ1_2 des Motors TS1 ermittelt werden. Beispielsweise ist die zweite physikalische Größe PQ1_2 eine Temperatur des Motors, welche beispielsweise nicht oder nur schwer oder mit einer gewissen Unsicherheit durch einen realen Sensor erfasst werden kann. Die erste physikalische Größe PQ1_1 und die zweite physikali sche Größe PQ1_2 können insbesondere verschieden sein. Bei spielsweise kann es sich bei der ersten physikalischen Größe PQ1_1 um eine Drehzahl und bei der zweiten physikalischen Größe um eine Temperatur des Motors TS1 handeln. A value of a second physical variable PQ1_2 of the motor TS1 is to be determined. For example, the second physical variable PQ1_2 is a temperature of the motor, which, for example, cannot be detected by a real sensor, or can only be detected with difficulty or with a certain degree of uncertainty. The first physical variable PQ1_1 and the second physical variable PQ1_2 can in particular be different. For example, the first physical variable PQ1_1 can be a speed and the second physical variable can be a temperature of the motor TS1.
Alternativ können die erste physikalische Größe PQ1_1 und die zweite physikalische Größe PQ1_2 auch gleich bzw. gleichartig sein. Beispielsweise können dann beide physikalische Größen PQ1_1, PQ1_2 eine Temperatur betreffen, beispielsweise an verschiedenen Positionen des Motors TS1. Alternatively, the first physical variable PQ1_1 and the second physical variable PQ1_2 can also be the same or of the same type. For example, both physical variables PQ1_1, PQ1_2 can then relate to a temperature, for example at different positions of the motor TS1.
So können die erste und die zweite physikalische Größe bei spielsweise gleich sein aber an unterschiedlichen Stellen und/oder zu unterschiedlichen Zeiten am technischen System erfasst werden. Vorzugsweise besteht eine Korrelation zwi schen der ersten physikalischen Größe PQ1_1 und der zweiten physikalischen Größe PQ1_2. So kann ein maschinelles Lernmo dell darauf trainiert werden, diese Korrelation zu reprodu zieren. For example, the first and the second physical variable can be the same, but can be recorded at different points and/or at different times on the technical system. There is preferably a correlation between the first physical variable PQ1_1 and the second physical variable PQ1_2. In this way, a machine learning model can be trained to reproduce this correlation.
Die Vorrichtung 100 kann beispielsweise als virtueller Sensor ausgestaltet sein. Die Vorrichtung 100 umfasst eine Schnitt stelle 101, eine Speichereinheit 102, einen Messwertgenerator 103 und eine Ausgabeeinheit 104. The device 100 can be configured as a virtual sensor, for example. The device 100 comprises an interface 101, a memory unit 102, a measured value generator 103 and an output unit 104.
Die Schnittstelle 101 kann insbesondere mit dem physikali schen Sensor pS gekoppelt sein. Die Schnittstelle 101 ist derart eingerichtet, den Messwert VI der ersten physikali schen Größe PQ1_1 einzulesen. Vorzugsweise kann die Schnitt stelle 101 noch weitere Messwerte von weiteren physikalischen Größen des Motors TS1 einiesen. Insbesondere kann die Schnittstelle 101 Messwerte kontinuierlich oder in regelmäßi gen Zeitabständen einiesen. The interface 101 can in particular be coupled to the physical sensor pS. The interface 101 is set up in such a way that the measured value VI of the first physical variable PQ1_1 is read in. The interface 101 can preferably read in further measured values of further physical quantities of the motor TS1. In particular, the interface 101 can read measured values continuously or at regular time intervals.
Die Speichereinheit 102 speichert ein trainiertes generati ves, maschinelles Lernmodell GML, beispielsweise einen trai- nierten Generator bzw. Schätzer, der mittels Generativ Adver- sarial Networks konditioniert/trainiert wurde. The storage unit 102 stores a trained generative machine learning model GML, for example a trai- ned generator or estimator that was conditioned/trained using Generative Adversarial Networks.
Das generative maschinelle Lernmodell GML ist dazu eingerich tet, in Abhängigkeit mindestens eines Werts einer ersten phy sikalischen Größe eines zweiten technischen Systems mindes tens einen Wert einer zweiten physikalischen Größe des zwei ten technischen Systems zu erzeugen und auszugeben, wobei das zweite technische System durch eine zweite Systemangabe ge kennzeichnet ist und die zweite Systemangabe mit der ersten Systemangabe zumindest teilweise übereinstimmt. Das generati ve maschinelle Lernmodell GML ist vorzugsweise für ein tech nisches System trainiert, das dem ersten technischen System, d.h. dem Motor, TS1, gemäß einer Vorgabe entspricht. Vorzugs weise ist das zweite technische System ebenfalls ein Motor TS2. Dieser zweite Motor TS2 ist ebenfalls durch eine Syste mangabe gekennzeichnet, beispielsweise durch einen Motortyp. Es kann somit beispielsweise geprüft werden, ob die Systeman gaben, wie z.B. die Motortypen, des ersten Motors TS1 und des zweiten Motors TS2 übereinstimmen, um zu ermitteln, ob das generative maschinelle Lernmodell GML für den ersten Motor TS1 geeignet eingerichtet ist. The generative machine learning model GML is set up to generate and output at least one value of a second physical variable of the second technical system as a function of at least one value of a first physical variable of a second technical system, the second technical system being replaced by a second System information is marked and the second system information at least partially matches the first system information. The generative machine learning model GML is preferably trained for a technical system that corresponds to the first technical system, i.e. the engine, TS1, according to a specification. The second technical system is preferably also a motor TS2. This second motor TS2 is also characterized by a system specification, for example by a motor type. It can thus be checked, for example, whether the system information, such as the motor types, of the first motor TS1 and the second motor TS2 match, in order to determine whether the generative machine learning model GML is suitably set up for the first motor TS1.
Alternativ kann das generative maschinelle Lernmodell GML auch für das erste technische System TS1 trainiert worden sein, d.h. das zweite technische System TS2 stimmt in diesem Fall mit dem ersten technischen System TS2 überein. Alternatively, the generative machine learning model GML can also have been trained for the first technical system TS1, i.e. the second technical system TS2 corresponds in this case to the first technical system TS2.
Das generative, maschinelle Lernmodell GML wurde vorzugsweise mittels Simulationsdaten und/oder Messdaten des zweiten tech nischen Systems trainiert. The generative machine learning model GML was preferably trained using simulation data and/or measurement data from the second technical system.
Das generative, maschinelle Lernmodell GML kann insbesondere dazu eingerichtet sein, in Abhängigkeit eines Messwerts zu einem ersten Zeitpunkt, einen Wert einer physikalischen Größe zu einem späteren Zeitpunkt auszugeben. Folglich kann mittels des generativen, maschinellen Lernmodells GML eine Messwert prognose durchgeführt werden. Das generative, maschinelle Lernmodell GML und der Messwert VI werden vom Messwertgenerator 103 eingelesen. Der Messwert generator ist dazu eingerichtet, mittels des generativen, ma schinellen Lernmodells GML einen Wert V2 der Temperatur PQ1_2 des Motors TS1 zu bestimmen. Dazu wird der Messwert VI dem generativen, maschinellen Lernmodell GML übergeben und dieses ausgeführt. So bestimmt der Messwertgenerator in Abhängigkeit des Messwerts VI einen Wert V2 der Temperatur PQ1_2. The generative, machine learning model GML can in particular be set up to output a value of a physical variable at a later point in time, depending on a measured value at a first point in time. Consequently, a measured value prognosis can be carried out using the generative, machine learning model GML. The generative machine learning model GML and the measured value VI are read in by the measured value generator 103 . The measured value generator is set up to determine a value V2 of the temperature PQ1_2 of the motor TS1 using the generative, machine learning model GML. For this purpose, the measured value VI is transferred to the generative, machine learning model GML and this is executed. The measured value generator thus determines a value V2 of the temperature PQ1_2 as a function of the measured value VI.
Die Speichereinheit 102 kann beispielsweise eine Vielzahl von generativen, maschinellen Lernmodellen GML umfassen, die für das erste technische System/den Motor TS1 geeignet sind. Eine Eignung kann insbesondere anhand der Systemangabe ermittelt werden. Ein jeweiliges generatives, maschinelles Lernmodell ist insbesondere für die Erzeugung eines Werts einer vorbe stimmten physikalischen Größe in Abhängigkeit eines Werts ei ner vorbestimmten physikalischen Größe eingerichtet. The memory unit 102 can include, for example, a multiplicity of generative, machine learning models GML that are suitable for the first technical system/the engine TS1. Suitability can be determined in particular based on the system specification. A respective generative, machine learning model is set up in particular for the generation of a value of a predetermined physical variable as a function of a value of a predetermined physical variable.
Die Vorrichtung 100 kann beispielsweise eine Selektionsein heit (nicht dargestellt) umfassen, die derart eingerichtet ist, in Abhängigkeit der ersten physikalischen Größe PQ1_1 ein geeignetes generatives, maschinelles Lernmodell zu selek tieren, welches eingerichtet ist, einen Wert einer zweiten physikalischen Größe in Abhängigkeit des Messwerts dieser ersten physikalischen Größe PQ1_1 zu generieren. Device 100 can include a selection unit (not shown), for example, which is set up to select a suitable generative, machine learning model as a function of first physical variable PQ1_1, which is set up to calculate a value of a second physical variable as a function of the measured value to generate this first physical variable PQ1_1.
Die Ausgabeeinheit 104 ist dazu eingerichtet, den Messwert V2 der Temperatur PQ1_2 auszugeben. Beispielsweise kann der Mo tor TS1 anhand dieses Temperaturwerts V2 überwacht und/oder gesteuert werden. Es ist auch möglich, den Temperaturwert V2 für eine Detektion einer Fehlfunktion des Motors TS1 zu nut zen. The output unit 104 is set up to output the measured value V2 of the temperature PQ1_2. For example, the motor TS1 can be monitored and/or controlled using this temperature value V2. It is also possible to use the temperature value V2 for detecting a malfunction of the engine TS1.
Die Vorrichtung 100 kann beispielsweise eine Recheneinheit für künstliche Intelligenz, wie z.B. eine Neural Processing Unit, umfassen, die derart eingerichtet ist, das generative maschinelle Lernmodell GML effizient auszuführen. Die Vor- richtung 100 kann beispielsweise am technischen System TS1 selbst angebracht werden. Alternativ kann die Vorrichtung 100 auch lediglich mit dem technischen System gekoppelt, z.B. in der Cloud, realisiert sein. The device 100 can include, for example, a computing unit for artificial intelligence, such as a neural processing unit, which is set up in such a way as to efficiently execute the generative machine learning model GML. the pro device 100 can be attached to the technical system TS1 itself, for example. Alternatively, the device 100 can also only be coupled to the technical system, for example in the cloud.
Figur 2 zeigt ein Ausführungsbeispiel eines erfindungsgemäßen Verfahrens zum Erfassen eines Werts einer physikalischen Grö ße eines ersten technischen Systems als Ablaufdiagramm. FIG. 2 shows an exemplary embodiment of a method according to the invention for detecting a value of a physical quantity of a first technical system as a flowchart.
Im ersten Schritt Sil des Verfahrens wird ein Messwert einer ersten physikalischen Größe des ersten technischen Systems eingelesen. Der Messwert wurde beispielsweise mittels eines realen Sensors erfasst. In the first step Sil of the method, a measured value of a first physical variable of the first technical system is read. The measured value was recorded using a real sensor, for example.
Im nächsten Schritt S12 des Verfahrens wird ein generatives, maschinelles Lernmodell bereitgestellt. Beispielsweise ist das generative, maschinelle Lernmodell in einer Speicherein heit gespeichert und wird von dort abgerufen. Beispielsweise liegt das generative, maschinelle Lernmodell als Graph in ei ner Datenstruktur vor und kann derart eingelesen werden. In the next step S12 of the method, a generative machine learning model is provided. For example, the generative machine learning model is stored in and retrieved from a storage device. For example, the generative, machine learning model is available as a graph in a data structure and can be read in as such.
Der erste Schritt Sil und der zweite Schritt S12 können auch parallel oder in umgekehrter Reihenfolge durchgeführt werden. The first step S11 and the second step S12 can also be carried out in parallel or in reverse order.
Das generative, maschinelle Lernmodell ist insbesondere dazu geeignet, Werte einer physikalischen Größe des technischen Systems zu generieren bzw. vorherzusagen. Dazu ist das gene rative, maschinelle Lernmodell für ein zweites technisches System anhand bereitgestellter Trainingsdaten darauf trai niert, in Abhängigkeit mindestens eines Werts einer ersten physikalischen Größe des zweiten technischen Systems mindes tens einen Wert einer zweiten physikalischen Größe des zwei ten technischen Systems zu erzeugen. Somit ist das generati ve, maschinelle Lernmodell spezifisch für diese physikali schen Größen dieses technischen Systems eingerichtet. Das zweite technische System entspricht vorzugsweise im Wesentli chen dem ersten technischen System, d.h. die Systemangabe des ersten technischen Systems entspricht im Wesentlichen der Systemangabe des zweiten technischen Systems. Dies kann bei spielsweise durch einen Vergleich der jeweiligen Systemanga ben des ersten und zweiten technischen Systems ermittelt wer den. In anderen Worten, es kann beispielsweise geprüft wer den, ob das erste technische System dem zweiten technischen System im Wesentlichen entspricht. Beispielsweise kann es sich um den gleichen Systemtyp handeln und/oder Parameter des ersten und zweiten Systems stimmen überein. In anderen Wor ten, das generative maschinelle Lernmodell wird vorzugsweise für das erste technische System trainiert, wobei beispiels weise Simulationsdaten und/oder Messdaten eines zweiten tech nischen Systems genutzt werden können. The generative, machine learning model is particularly suitable for generating or predicting values of a physical quantity of the technical system. For this purpose, the generative, machine learning model for a second technical system is trained using provided training data to generate at least one value of a second physical variable of the second technical system depending on at least one value of a first physical variable of the second technical system. The generative, machine learning model is thus set up specifically for these physical quantities of this technical system. The second technical system preferably essentially corresponds to the first technical system, ie the system specification of the first technical system essentially corresponds to System specification of the second technical system. This can be determined, for example, by comparing the respective system details of the first and second technical systems. In other words, it can be checked, for example, whether the first technical system essentially corresponds to the second technical system. For example, the system type can be the same and/or the parameters of the first and second system can match. In other words, the generative machine learning model is preferably trained for the first technical system, with simulation data and/or measurement data from a second technical system being able to be used, for example.
Insbesondere kann anhand einer Systemangabe des ersten tech nischen Systems ein generatives, maschinelles Lernmodell se lektiert werden, das für ein zweites technisches System trai niert wurde, wobei die Systemangabe des zweiten technischen Systems mit der Systemangabe des ersten technischen Systems verglichen wird. Beispielsweise ist das generative, maschi nelle Lernmodell anhand von Trainingsdaten aus einer komple xen, computerbasierten Simulation eines zweiten technischen Systems eingerichtet worden, wie beispielhaft anhand Fig. 3 erläutert. In particular, based on a system specification of the first technical system, a generative, machine learning model can be selected that was trained for a second technical system, the system specification of the second technical system being compared with the system specification of the first technical system. For example, the generative, machine learning model has been set up using training data from a complex, computer-based simulation of a second technical system, as explained by way of example with reference to FIG. 3 .
Im nächsten Schritt S13 wird das trainierte generative, ma schinelle Lernmodell ausgeführt. Dabei wird in Abhängigkeit des eingelesenen Messwerts des ersten technischen Systems ein Wert einer zweiten physikalischen Größe des ersten techni schen Systems bestimmt, wobei die erste physikalische Größe des ersten technischen Systems der ersten physikalischen Grö ße des zweiten technischen Systems und die zweite physikali sche Größe des ersten technischen Systems der zweiten physi kalischen Größe des zweiten technischen Systems entspricht.In the next step S13, the trained generative machine learning model is executed. Depending on the measured value read from the first technical system, a value of a second physical variable of the first technical system is determined, with the first physical variable of the first technical system being the first physical variable of the second technical system and the second physical variable of the first technical system corresponds to the second physical size of the second technical system.
So kann insbesondere eine Prüfung durchgeführt werden, wobei geprüft wird, ob die erste physikalische Größe des ersten technischen Systems der ersten physikalischen Größe des zwei ten technischen Systems und die zweite physikalische Größe des ersten technischen Systems der zweiten physikalischen Größe des zweiten technischen Systems entspricht. Bei einem positiven Prüfergebnis kann das generative, maschinelle Lern modell ausgeführt werden. In particular, a check can be carried out, it being checked whether the first physical variable of the first technical system is the first physical variable of the second technical system and the second physical variable of the first technical system is the second physical Size of the second technical system corresponds. If the test result is positive, the generative machine learning model can be executed.
Dem generativen, maschinellen Lernmodell wird somit insbeson dere ein Wert der ersten physikalischen Größe des ersten technischen Systems übermittelt, die der ersten physikali schen Größe des zweiten technischen Systems entspricht. Das generative, maschinelle Lernmodell gibt dann lediglich einen Wert einer physikalischen Größe aus, die der zweiten physika lischen Größe des zweiten technischen Systems entspricht. In particular, a value of the first physical variable of the first technical system, which corresponds to the first physical variable of the second technical system, is thus transmitted to the generative machine learning model. The generative, machine learning model then only outputs a value of a physical variable that corresponds to the second physical variable of the second technical system.
Der Messwert wird dem generativen, maschinellen Lernmodell als Eingabewert übergeben. Das trainierte Lernmodell gene riert anhand dieses Messwerts einen Wert einer zweiten physi kalischen Größe des ersten technischen Systems. The measured value is passed to the generative machine learning model as an input value. The trained learning model uses this measured value to generate a value for a second physical quantity of the first technical system.
Im nächsten Schritt S14 wird der generierte Wert der zweiten physikalischen Größe des ersten technischen Systems ausgege ben. In the next step S14, the generated value of the second physical quantity of the first technical system is output.
Figur 3 zeigt ein Ausführungsbeispiel eines erfindungsgemäßen Verfahrens zum Bereitstellen eines generativen, maschinellen Lernmodells als Ablaufdiagramm. Das generative, maschinelle Lernmodell wird beispielsweise zum Erfassen eines Werts einer physikalischen Größe eines ersten technischen Systems einge richtet/trainiert und derart bereitgestellt. FIG. 3 shows an exemplary embodiment of a method according to the invention for providing a generative machine learning model as a flowchart. The generative, machine learning model is set up/trained, for example, to record a value of a physical quantity of a first technical system and is made available in this way.
Im ersten Schritt S21 des Verfahrens werden Trainingsdaten eines technischen Systems eingelesen. Die Trainingsdaten um fassen mindestens einen Wert einer ersten physikalischen Grö ße und mindestens einen Wert einer zweiten physikalischen Größe dieses technischen Systems. Vorzugsweise sind die erste physikalische Größe und die zweite physikalische Größe korre liert. Die Trainingsdaten können beispielsweise Simulations daten einer computergestützten Simulation des technischen Systems und/oder Messdaten des technischen Systems sein. Das generative, maschinelle Lernmodell kann beispielsweise mittels Generative Adversarial Networks (GMLs), dt. „erzeu gende gegnerische Netzwerke", eingerichtet werden. Es handelt sich hierbei insbesondere um künstliche neuronale Net ze/Netzwerke. Eines dieser Netzwerke wird Diskriminator ge nannt und der andere Generator. Bei einer Reihe von Trai ningsdaten, d. h. Paaren von Eingabedaten x und Ausgabedaten y, wird das Diskriminatornetzwerk darauf trainiert, p(y|x) vorherzusagen, d.h. die Wahrscheinlichkeit, y für bestimmte Eingänge x zu erlangen. Der Generator hingegen wird trai niert, die Wahrscheinlichkeit für entsprechenden Merkmale x zu bestimmen, d.h. p(x|y). Mit anderen Worten, der Generator wird darauf trainiert, x für bestimmte Ausgaben y zu finden. Beispielsweise sind die Eingabedaten x der zumindest eine Wert der ersten physikalischen Größe und die Ausgabedaten y der zumindest eine Wert der zweiten physikalischen Größe. Das Zusammenspiel zwischen diesen beiden Netzwerken ist im We sentlichen ein Nullsummenspiel gegeneinander: Der Generator versucht, neue Dateninstanzen zu generieren, die dann dem Diskriminatornetzwerk zugeführt werden, das entscheidet, ob es sich bei diesen Daten um tatsächliche Daten handelt oder ob es sich um vom Generatornetzwerk generierte Daten handelt. Das Training des Generators bedeutet folglich, synthetische Daten zu generieren, die vom Diskriminator als authentisch angesehen werden. Mit anderen Worten, während mit dem Diskri minator versucht wird, reale von generierten Daten zu tren nen, wird mit dem Generator versucht, Daten zu generieren, um den Diskriminator zu täuschen. In the first step S21 of the method, training data of a technical system are read. The training data include at least one value of a first physical quantity and at least one value of a second physical quantity of this technical system. The first physical quantity and the second physical quantity are preferably correlated. The training data can be, for example, simulation data from a computer-assisted simulation of the technical system and/or measurement data from the technical system. The generative, machine learning model can be set up, for example, using Generative Adversarial Networks (GMLs). These are, in particular, artificial neural networks/networks. One of these networks is called a discriminator and the other Generator Given a set of training data, ie pairs of input data x and output data y, the discriminator network is trained to predict p(y|x), ie the probability of obtaining y for given inputs x, while the generator is trained to determine the probability for corresponding features x, ie p(x|y).In other words, the generator is trained to find x for certain outputs y. For example, the input data x is the at least one value of the first physical quantity and the output data y is the at least one value of the second physical quantity.The interaction between these two networks is in the We Essentially a zero-sum game against each other: the generator attempts to generate new data instances, which are then fed to the discriminator network, which decides whether that data is actual data or whether it is data generated by the generator network. Training the generator consequently means generating synthetic data that the discriminator considers authentic. In other words, while the discriminator tries to separate real from generated data, the generator tries to generate data to fool the discriminator.
Der Generator kann folglich so eingerichtet werden, dass der Generator Werte einer zweiten physikalischen Größe generiert und ausgibt. Der trainierte Generator bzw. Schätzer kann dann als trainiertes generatives, maschinelles Lernmodell ausgege ben werden. The generator can consequently be set up in such a way that the generator generates and outputs values of a second physical quantity. The trained generator or estimator can then be output as a trained generative machine learning model.
Vorzugsweise wird das generative, maschinelle Lernmodell so anhand der Trainingsdaten trainiert, dass es einen Wert für eine vorbestimmte zweite physikalische Größe in Abhängigkeit eines vorgegebenen Werts einer ersten physikalischen Größe ausgibt. Folglich wird das Lernmodell so trainiert, Werte für eine vorgegebene physikalische Größe eines technischen Sys tems zu bestimmen. Das generative, maschinelle Lernmodell lernt somit, die vorgegebenen Werte zu reproduzieren. Damit kann ein virtueller Sensor realisiert werden, der Werte für eine bestimmte physikalische Größe ausgibt. Zusätzlich kann das generative, maschinelle Lernmodell auch darauf trainiert werden, Werte für einen zukünftigen Zeitpunkt auszugeben. So kann das generative, maschinelle Lernmodell für die Prognose von Werten genutzt werden. The generative machine learning model is preferably trained using the training data in such a way that it generates a value for a predetermined second physical variable as a function of a predetermined value of a first physical quantity. Consequently, the learning model is trained to determine values for a given physical quantity of a technical system. The generative, machine learning model thus learns to reproduce the given values. This allows a virtual sensor to be implemented that outputs values for a specific physical variable. In addition, the generative machine learning model can also be trained to output values for a future point in time. In this way, the generative, machine learning model can be used to forecast values.
Insbesondere kann das generative, maschinelle Lernmodell da rauf trainiert werden, einen Wert für eine zweite physikali sche Größe zu einem bestimmten Zeitpunkt in Abhängigkeit ei ner ersten physikalischen Größe zu einem vorangegangenen Zeitpunkt auszugeben. Dafür werden insbesondere Trainingsda ten mit Zeitstempeln bereitgestellt, um eine Zeitabhängigkeit zu trainieren. In particular, the generative machine learning model can be trained to output a value for a second physical variable at a specific point in time as a function of a first physical variable at a previous point in time. In particular, training data with time stamps are provided for this purpose in order to train a time dependency.
Im nächsten Schritt S24 wird das trainierte generative, ma schinelle Lernmodell ausgegeben. Beispielsweise kann das trainierte Lernmodell als gerichteter Graph (engl, „computa- tional graph") ausgegeben werden. In the next step S24, the trained generative machine learning model is output. For example, the trained learning model can be output as a directed graph (“computational graph”).
Figur 4 zeigt in schematischer Darstellung ein weiteres Aus führungsbeispiel des erfindungsgemäßen Verfahrens zum Bereit stellen eines generativen, maschinellen Lernmodells, z.B. für eine wie in Fig. 1 gezeigte Vorrichtung. FIG. 4 shows a schematic representation of another exemplary embodiment of the method according to the invention for providing a generative machine learning model, e.g. for a device as shown in FIG.
Das generative, maschinelle Lernmodel GML, das zum Abschätzen eines Werts einer physikalischen Größe eines technischen Sys tems eingerichtet ist, kann auf Basis von Generative Adversa- rial Networks trainiert werden. Generative Adversarial Net works umfassen ein Diskriminator-Netzwerk DIS und ein Genera tor-Netzwerk GEN, wobei beide als künstliche neuronale Netze ausgestaltet sind. Zum Training, auch als Konditionierung bezeichnet, dieser künstlichen neuronalen Netze werden Trainingsdaten benötigt. Beim Training werden die Gewichte W der künstlichen neurona len Netze angepasst. Zusätzlich können auch die Schichten L der künstlichen neuronalen Netze angepasst werden. Vorzugs weise werden die Schichten L vor dem Training festgelegt. The generative, machine learning model GML, which is set up to estimate a value of a physical quantity of a technical system, can be trained on the basis of generative adversarial networks. Generative adversarial networks include a discriminator network DIS and a generator network GEN, both of which are designed as artificial neural networks. Training data is required for training, also referred to as conditioning, of these artificial neural networks. During training, the weights W of the artificial neural networks are adjusted. In addition, the layers L of the artificial neural networks can also be adapted. The layers L are preferably defined before training.
Als Trainingsdaten werden beispielsweise Simulationsdaten SIM einer computergestützten Simulation eines technischen Systems und/oder Messdaten bzw. Sensordaten MEAS des technischen Sys tems bereitgestellt. Vorzugsweise handelt es sich bei den Messdaten MEAS um Daten detaillierter Messungen am techni schen System, z.B. mit hoher Genauigkeit und/oder hoher Zeit auflösung. Simulation data SIM of a computer-aided simulation of a technical system and/or measurement data or sensor data MEAS of the technical system are provided as training data, for example. The measurement data MEAS are preferably data of detailed measurements on the technical system, e.g. with high accuracy and/or high time resolution.
Die Trainingsdaten werden für das gemeinsame Training des Diskriminators DIS und des Generators GEN eingelesen. Das Training erfolgt durch Eingabe von Eingabewerten INP für den Generator GEN. The training data are read in for the joint training of the discriminator DIS and the generator GEN. The training takes place by entering input values INP for the generator GEN.
Der Diskriminator DIS und der Generator GEN werden insbeson dere abwechselnd trainiert, wobei eine vorgegebene Kosten funktion COST minimiert wird. Es handelt sich folglich um ei nen iterativen Prozess. Zunächst wird der Diskriminator DIS anhand der Messdaten und/oder Simulationsdaten trainiert. An schließend wird der Generator GEN darauf trainiert, Werte zu generieren, wobei diese Ausgabewerte des Generators als Ein gabewerte für den Diskriminator DIS genutzt werden. Der Dis kriminator DIS ermittelt die „realen/echten" und die „ge fälschten" Werte. Anschließend wird wieder der Diskriminator DIS trainiert, um die Klassifizierung der Werte zu verbes sern. So werden der Generator GEN und der Diskriminator DIS gemeinsam trainiert. Das abwechselnde Training wird so lange wiederholt, bis der Generator GEN Werte generiert, die der Diskriminator DIS nicht von den „echten/realen" Werten unter scheiden kann. Beispielsweise kann dafür ein Gütekriterium festgelegt werden. Nach dem Training wird der trainierte Generator GEN als gene ratives, maschinelles Lernmodell GML zum Erfassen von Werten einer physikalischen Größe eines technischen Systems ausgege ben. Das trainierte generative, maschinelle Lernmodell GML kann beispielsweise als virtueller Sensor genutzt werden. In particular, the discriminator DIS and the generator GEN are trained alternately, with a predetermined cost function COST being minimized. It is therefore an iterative process. First, the discriminator DIS is trained using the measurement data and/or simulation data. The generator GEN is then trained to generate values, these output values from the generator being used as input values for the discriminator DIS. The DIS discriminator determines the “real/genuine” and the “fake” values. The discriminator DIS is then trained again in order to improve the classification of the values. In this way, the generator GEN and the discriminator DIS are trained together. The alternating training is repeated until the generator GEN generates values that the discriminator DIS cannot distinguish from the "genuine/real" values. For example, a quality criterion can be defined for this. After the training, the trained generator GEN is output as a generative, machine learning model GML for detecting values of a physical quantity of a technical system. The trained generative, machine learning model GML can be used as a virtual sensor, for example.
Figur 5 zeigt in schematischer Darstellung ein weiteres Aus führungsbeispiel des erfindungsgemäßen Verfahrens zum Erfas sen eines Werts einer physikalischen Größe eines ersten tech nischen Systems TS1. FIG. 5 shows a schematic representation of a further exemplary embodiment of the method according to the invention for detecting a value of a physical quantity of a first technical system TS1.
Das erste technische System TS1 kann beispielsweise eine Des tillationskolonne (oder Rektifikationskolonne) zur thermi schen Trennung von Gemischen sein. Es soll ein Wert V2 einer Temperatur PQ1_2 am Kolonnensumpf der Destillationskolonne bestimmt werden. Beispielsweise kann die Temperatur dort nicht oder nur schwer mittels eines realen Sensors gemessen werden. The first technical system TS1 can be, for example, a distillation column (or rectification column) for the thermal separation of mixtures. A value V2 of a temperature PQ1_2 is to be determined at the bottom of the distillation column. For example, the temperature there cannot be measured, or only with difficulty, using a real sensor.
Der Temperaturwert PQ1_2 ist insbesondere abhängig von einer Stoffverteilung und/oder Stoffkonzentration innerhalb der Destillationskolonne TS1. Beispielsweise kann abhängig von einem ersten Wert II der Stoffkonzentration und/oder abhängig von einem ersten Temperaturwert VI am oberen Ende (Kolonnen kopf) der Destillationskolonne der Temperaturwert V2 am Ko lonnensumpf abgeschätzt werden. Die Abschätzung kann mittels eines dafür trainierten generativen, maschinellen Lernmodells GML erfolgen. The temperature value PQ1_2 is particularly dependent on a substance distribution and/or substance concentration within the distillation column TS1. For example, depending on a first value II of the substance concentration and/or depending on a first temperature value VI at the upper end (column top) of the distillation column, the temperature value V2 at the bottom of the column can be estimated. The estimation can be carried out using a generative, machine learning model GML that has been trained for this purpose.
Das generative, maschinelle Lernmodell GML kann wie folgt für ein zweites technisches System TS2, z.B. eine zweite Destil lationskolonne, trainiert werden. Vorzugsweise wird das gene rative, maschinelle Lernmodell GML für ein technisches System trainiert, das dem realen System zumindest ähnlich ist. In anderen Worten, das generative, maschinelle Lernmodell GML kann insbesondere für dasselbe technische System oder für ein anderes technisches System mit übereinstimmenden, vorgegebe nen Systemangaben trainiert werden. Folglich kann das erste technische System TS1 und des zweite technische System TS2 dasselbe System oder gleich sein, wobei dies über die System angaben definiert ist. Eine Systemangabe betrifft beispiels weise einen Typ, eine Größe, etc. der Destillationskolonne. The generative machine learning model GML can be trained as follows for a second technical system TS2, eg a second distillation column. The generative machine learning model GML is preferably trained for a technical system that is at least similar to the real system. In other words, the generative, machine learning model GML can be trained in particular for the same technical system or for another technical system with matching, specified system information. Consequently, the first can technical system TS1 and the second technical system TS2 may be the same system or the same, this being defined via the system information. A system specification relates, for example, to a type, size, etc. of the distillation column.
Beispielsweise kann das generative, maschinelle Lernmodell GML für eine zweite Destillationskolonne TS2, deren Systeman gabe der Systemangabe der ersten Destillationskolonne ent spricht, trainiert werden. For example, the generative, machine learning model GML can be trained for a second distillation column TS2, the system specification of which corresponds to the system specification of the first distillation column.
Vorzugsweise werden Simulationsdaten aus einer computerge stützten Simulation des Destillationsprozesses DP in der zweiten Destillationskolonne als Trainingsdaten bereitge stellt. Die Simulationsdaten umfassen beispielsweise Werte der Stoffkonzentration 12, Werte einer Temperatur PQ2_1 am Kolonnenkopf und Werte einer Temperatur PQ2_2 am Kolonnenende der zweiten Destillationskolonne. Simulation data from a computer-aided simulation of the distillation process DP in the second distillation column are preferably provided as training data. The simulation data include, for example, values of the substance concentration 12, values of a temperature PQ2_1 at the top of the column and values of a temperature PQ2_2 at the end of the second distillation column.
Diese Simulationsdaten können für das Training des generati ven, maschinelles Lernmodells GML genutzt werden. Das genera tive maschinelle Lernmodell GML wird derart trainiert, in Ab hängigkeit des Werts der Temperatur am Kolonnenkopf und/oder des Werts der Stoffkonzentration 12 den Wert der der Tempera tur am Kolonnenende zu reproduzieren. This simulation data can be used to train the generative machine learning model GML. The generative machine learning model GML is trained in such a way that, depending on the value of the temperature at the top of the column and/or the value of the substance concentration 12, the value of the temperature at the end of the column is reproduced.
Das derart trainierte generative, maschinelle Lernmodell GML kann zum Erfassen eines Werts V2 der Temperatur PQ1_2 am Ko lonnensumpf der ersten Destillationskolonne angewandt werden. Dazu kann das generative, maschinelle Lernmodell GML bei spielsweise auf einer Neural Processing Unit (NPU) ausgeführt werden. Dabei wird dem generativen, maschinellen Lernmodell GML mindestens ein Messwert VI, II der ersten Destillations kolonne als Eingabewert übergeben. So kann mittels des gene rativen, maschinelle Lernmodell GML ein Wert V2 der Tempera tur PQ1_2 am Kolonnensumpf in Abhängigkeit des Werts der Tem peratur PQ1_1 am Kolonnenkopf und/oder in Abhängigkeit des Werts der Stoffkonzentration II bestimmt werden. Insbesondere können mittels des generativen, maschinellen Lernmodells GML Werte des Destillationsprozesses DP in der ersten Destillati onskolonne TS1 extrapoliert werden. So kann das generative, maschinelle Lernmodell GML als virtueller Sensor genutzt wer den. Der generierte Wert V2 der Temperatur PQ1_2 am Kolonnen- sumpf kann anschließend ausgegeben werden. Beispielsweise kann der Wert V2 einem Bediener angezeigt und/oder einer Steuerung der Destillationskolonne zum Steuern des Destilla tionsprozesses übermittelt werden. Alle beschriebenen und/oder gezeichneten Merkmale können im Rahmen der Erfindung vorteilhaft miteinander kombiniert wer den. The generative machine learning model GML trained in this way can be used to record a value V2 of the temperature PQ1_2 at the column bottom of the first distillation column. For this purpose, the generative, machine learning model GML can be executed on a neural processing unit (NPU), for example. At least one measured value VI, II of the first distillation column is transferred to the generative, machine learning model GML as an input value. Using the generative, machine learning model GML, a value V2 of the temperature PQ1_2 at the bottom of the column can be determined as a function of the value of the temperature PQ1_1 at the top of the column and/or as a function of the value of the substance concentration II. In particular, using the generative machine learning model GML Values of the distillation process DP in the first distillation column TS1 are extrapolated. In this way, the generative machine learning model GML can be used as a virtual sensor. The generated value V2 of the temperature PQ1_2 at the bottom of the column can then be output. For example, the value V2 can be displayed to an operator and/or transmitted to a controller of the distillation column for controlling the distillation process. All of the features described and/or drawn can advantageously be combined with one another within the scope of the invention.

Claims

Patentansprüche patent claims
1. Vorrichtung (100) zum Erfassen eines Werts einer physika lischen Größe eines ersten technischen Systems, wobei das erste technische System (TS1) durch eine erste Systemangabe gekennzeichnet ist, umfassend: 1. Device (100) for detecting a value of a physical quantity of a first technical system, wherein the first technical system (TS1) is characterized by a first system specification, comprising:
- eine Schnittstelle (101), die derart eingerichtet ist, ei nen mittels eines physikalischen Sensors erfassten Messwert (VI) einer ersten physikalischen Größe (PQ1_1) des ersten technischen Systems (TS1) einzulesen, - an interface (101), which is set up in such a way that a measured value (VI) of a first physical variable (PQ1_1) of the first technical system (TS1) is read in by means of a physical sensor,
- eine Speichereinheit (102), die derart eingerichtet ist, ein generatives, maschinelles Lernmodell (GML) zu speichern,- a memory unit (102), which is set up in such a way to store a generative machine learning model (GML),
- wobei das generative, maschinelle Lernmodell (GML) eingerichtet ist, in Abhängigkeit mindestens eines Werts einer ersten physikalischen Größe eines zweiten techni schen Systems mindestens einen Wert einer zweiten physi kalischen Größe des zweiten technischen Systems zu er zeugen und auszugeben, - wherein the generative machine learning model (GML) is set up to generate and output at least one value of a second physical variable of the second technical system as a function of at least one value of a first physical variable of a second technical system,
- wobei das zweite technische System durch eine zweite Systemangabe gekennzeichnet ist und die zweite Systeman gabe mit der ersten Systemangabe zumindest teilweise übereinstimmt, - wherein the second technical system is characterized by a second system specification and the second system specification at least partially corresponds to the first system specification,
- einen Messwertgenerator (103), der derart eingerichtet ist, mittels des generativen, maschinellen Lernmodells (GML) einen Wert (V2) einer zweiten physikalischen Größe (PQ1_2) des ers ten technischen Systems in Abhängigkeit des Messwerts (VI) der ersten physikalischen Größe (PQ1_1) zu generieren, wobei die erste physikalische Größe (PQ1_1) des ersten technischen Systems der ersten physikalischen Größe (PQ2_1) des zweiten technischen Systems und die zweite physikalische Größe des ersten technischen Systems der zweiten physikalischen Größe des zweiten technischen Systems entspricht, und - a measured value generator (103), which is set up in such a way that a value (V2) of a second physical variable (PQ1_2) of the first technical system is determined by means of the generative, machine learning model (GML) as a function of the measured value (VI) of the first physical variable ( PQ1_1), wherein the first physical variable (PQ1_1) of the first technical system corresponds to the first physical variable (PQ2_1) of the second technical system and the second physical variable of the first technical system corresponds to the second physical variable of the second technical system, and
- eine Ausgabeeinheit (104), die derart eingerichtet ist, den generierten Wert (V2) der zweiten physikalischen Größe (PQ1-- an output unit (104) which is set up in such a way that the generated value (V2) of the second physical quantity (PQ1-
2) des ersten technischen Systems (TS1) auszugeben. 2. Vorrichtung (100) nach Anspruch 1, wobei das generative, maschinelle Lernmodell mittels Generative Adversarial Net works eingerichtet ist. 2) of the first technical system (TS1). 2. Device (100) according to claim 1, wherein the generative machine learning model is set up using Generative Adversarial Networks.
3. Vorrichtung (100) nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei das generative, maschinelle Lernmodell derart einge richtet ist, in Abhängigkeit mindestens eines Werts einer ersten physikalischen Größe des zweiten technischen Systems zu einem ersten Zeitpunkt mindestens einen Wert einer zweiten physikalischen Größe dieses technischen Systems zu einem zweiten Zeitpunkt zu erzeugen, wobei der zweite Zeitpunkt zeitlich nach dem ersten Zeitpunkt liegt. 3. Device (100) according to one of the preceding claims, wherein the generative, machine learning model is set up in such a way, depending on at least one value of a first physical variable of the second technical system at a first point in time at least one value of a second physical variable of this technical system at a second point in time, the second point in time being after the first point in time.
4. Vorrichtung (100) nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei der Wert (V2) der zweiten physikalischen Größe (PQ1_2) des ersten technischen Systems nicht direkt oder nicht aus reichend mittels eines physikalischen Sensors messbar ist. 4. Device (100) according to one of the preceding claims, wherein the value (V2) of the second physical quantity (PQ1_2) of the first technical system cannot be measured directly or not sufficiently by means of a physical sensor.
5. Vorrichtung (100) nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei das generative, maschinelle Lernmodell anhand von Simu lationsdaten einer computergestützten Simulation des zweiten technischen Systems eingerichtet ist, wobei die Simulations daten mindestens einen Wert der ersten physikalischen Größe und mindestens einen Wert der zweiten physikalischen Größe des zweiten technischen Systems umfassen. 5. Device (100) according to one of the preceding claims, wherein the generative machine learning model is set up using simulation data from a computer-aided simulation of the second technical system, the simulation data containing at least one value of the first physical variable and at least one value of the second physical Size of the second technical system include.
6. Vorrichtung (100) nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei das generative, maschinelle Lernmodell anhand von Mess werten des zweiten technischen Systems eingerichtet ist, wo bei die Messwerte mindestens einen Wert der ersten physikali schen Größe und mindestens einen Wert der zweiten physikali schen Größe des zweiten technischen Systems umfassen. 6. Device (100) according to one of the preceding claims, wherein the generative, machine learning model is set up based on measured values of the second technical system, the measured values having at least one value of the first physical variable and at least one value of the second physical variable of the second technical system.
7. Vorrichtung (100) nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die Vorrichtung eine Recheneinheit für künstliche In telligenz umfasst. 7. Device (100) according to any one of the preceding claims, wherein the device comprises a computing unit for artificial intelligence.
8. Vorrichtung (100) nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die Vorrichtung als virtueller Sensor realisiert ist. 8. Device (100) according to any one of the preceding claims, wherein the device is implemented as a virtual sensor.
9. Computerimplementiertes Verfahren zum Erfassen eines Werts einer physikalischen Größe eines ersten technischen Systems, wobei das erste technische System (TS1) durch eine erste Sys temangabe gekennzeichnet ist, mit den Verfahrensschritten:9. Computer-implemented method for detecting a value of a physical quantity of a first technical system, the first technical system (TS1) being identified by a first system specification, with the method steps:
- Einlesen (Sil) eines mittels eines physikalischen Sensors erfassten Messwerts (VI) einer ersten physikalischen Größe (PQ1_1) des ersten technischen Systems (TS1), - Reading in (Sil) a measured value (VI) of a first physical variable (PQ1_1) of the first technical system (TS1), which is recorded by means of a physical sensor,
- Einlesen (S12) eines generativen, maschinellen Lernmodells, wobei - Reading (S12) of a generative machine learning model, wherein
- das generative, maschinelle Lernmodell (GML) einge richtet ist, in Abhängigkeit mindestens eines Werts ei ner ersten physikalischen Größe eines zweiten techni schen Systems mindestens einen Wert einer zweiten physi kalischen Größe des zweiten technischen Systems zu er zeugen und auszugeben, - the generative, machine learning model (GML) is set up to generate and output at least one value of a second physical variable of the second technical system as a function of at least one value of a first physical variable of a second technical system,
- und das zweite technische System durch eine zweite Systemangabe gekennzeichnet ist und die zweite Systeman gabe mit der ersten Systemangabe zumindest teilweise übereinstimmt, - and the second technical system is characterized by a second system specification and the second system specification corresponds at least partially to the first system specification,
- Generieren (S13) eines Werts (V2) einer zweiten physikali schen Größe (PQ1_2) des ersten technischen Systems in Abhän gigkeit des Messwerts (VI) der ersten physikalischen Größe (PQ1_1) mittels des generativen, maschinellen Lernmodells, wobei die erste physikalische Größe (PQ1_1) des ersten tech nischen Systems der ersten physikalischen Größe des zweiten technischen Systems und die zweite physikalische Größe (PQ1_2) des ersten technischen Systems der zweiten physikali schen Größe des zweiten technischen Systems entspricht, und - Generating (S13) a value (V2) of a second physical variable (PQ1_2) of the first technical system as a function of the measured value (VI) of the first physical variable (PQ1_1) using the generative machine learning model, the first physical variable ( PQ1_1) of the first technical system corresponds to the first physical variable of the second technical system and the second physical variable (PQ1_2) of the first technical system corresponds to the second physical variable of the second technical system, and
- Ausgeben (S14) des generierten Werts (V2) der zweiten phy sikalischen Größe (PQ1_2) des ersten technischen Systems (TS1). - Outputting (S14) of the generated value (V2) of the second physical variable (PQ1_2) of the first technical system (TS1).
10. Computerimplementiertes Verfahren zum Bereitstellen eines generativen, maschinellen Lernmodells zur Anwendung in einem Verfahren nach Anspruch 9, mit den Verfahrensschritten: 10. Computer-implemented method for providing a generative, machine learning model for use in a method according to claim 9, with the method steps:
- Einlesen (S21) von Trainingsdaten eines technischen Sys tems, wobei die Trainingsdaten mindestens einen Wert einer ersten physikalischen Größe und mindestens einen Wert einer zweiten physikalischen Größe des technischen Systems umfas sen, - Reading in (S21) training data of a technical system, the training data comprising at least one value of a first physical quantity and at least one value of a second physical quantity of the technical system,
- Einlesen (S22) eines generativen, maschinellen Lernmodells (GML), - Reading (S22) of a generative machine learning model (GML),
- Trainieren (S23) des generativen, maschinellen Lernmodells (GML, GEN) mittels der Trainingsdaten (MEAS, SIM) und eines Diskriminator-Netzwerks (DIS) derart, dass das generative ma schinelle Lernmodell in Abhängigkeit des Werts der ersten physikalischen Größe den Wert der zweiten physikalischen Grö ße erzeugt und ausgibt, und - Training (S23) of the generative machine learning model (GML, GEN) using the training data (MEAS, SIM) and a discriminator network (DIS) in such a way that the generative machine learning model, depending on the value of the first physical variable, calculates the value of the generates and outputs the second physical quantity, and
- Ausgeben (S24) des trainierten generativen, maschinellen Lernmodells zum Erfassen eines Werts einer physikalischen Größe eines technischen Systems. - Outputting (S24) the trained generative, machine learning model for detecting a value of a physical quantity of a technical system.
11. Computerimplementiertes Verfahren nach Anspruch 10, wobei die Trainingsdaten Simulationsdaten einer computergestützten Simulation und/oder Messdaten des technischen Systems sind. 11. Computer-implemented method according to claim 10, wherein the training data are simulation data of a computer-aided simulation and/or measurement data of the technical system.
12. Computerprogrammprodukt, das direkt in einen programmier baren Computer ladbar ist, umfassend Programmcodeteile, die dazu geeignet sind, die Schritte des Verfahrens nach einem der Ansprüche 8 bis 11 durchzuführen. 12. Computer program product that can be loaded directly into a programmable computer, comprising program code parts that are suitable for carrying out the steps of the method according to one of claims 8 to 11.
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