Method and system for generating a process model of a technical installation

Abstract

Abstract Translated from German Es wird ein Verfahren zum Generieren eines Prozeßmodells eines technischen Prozesses, durch welches einer Anzahl von M Prozeßparametern als Eingangsgrößen eine Anzahl von L Qualitätsmerkmalen als Ausgangsgrößen zugeordnet werden, vorgeschlagen, dabei ist vorgesehen, daß in einem ersten Schritt N Trainingsdatensätze des technischen Prozesses ermittelt werden, die in einem zweiten Schritt während einer Lernphase mit einer Datenprozessoreinrichtung mittels eines vorläufigen Abbildungsmodells, bei welchem parallel zu einem neuronalen Netz mit lokal approximierenden Eigenschaften, welches eine Anzahl von N neuronalen Zellen aufweist, ein lineares Netz geschaltet ist, welches eine gewichtete Linearkombination der M Prozeßparameter durchführt, wobei das lineare und das neuronale Netz einen gemeinsamen Ausgangssummenpunkt besitzen, und daß in einem weiteren Schritt eine Reduktion des neuronalen und des linearen Netzes auf ein Prozeßmodell mit C neuronalen Zellen und M-R gewichteten Linearkombinationen durch Anwendung der Methode der schrittweisen Regression auf das vorläufige Abbildungsmodell erfolgt. A method for generating a process model of a technical process is proposed, by means of which a number of M process parameters as input variables are assigned a number of L quality characteristics as output variables. In a first step, it is provided that N training data records of the technical process are determined, which is connected in a second step during a learning phase with a data processor by means of a preliminary mapping model, in which a linear network is connected in parallel to a neural network with locally approximating properties, which has a number of N neuronal cells, which is a weighted linear combination of the M process parameters carries out, wherein the linear and the neural network have a common starting point, and that in a further step a reduction of the neural and the linear network to a process model with C neuronal cells and MR weighted Linear combinations by applying the method of step-by-step regression to the preliminary mapping model.

Inventors

• 👤 Frank Reine

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