【DE112019000020T5】机械【专利】

(19)*DE112019000020T520191002*(10) DE 11 2019 000 020 T5 2019.10.02 (12)Veröffentlichungder internationalen Anmeldung mit der(87)Veröffentlichungs-Nr.: WO 2019/151536in der deutschen Übersetzung (Art. III § 8 Abs. 2 IntPatÜG)(21)Deutsches Aktenzeichen: 11 2019 000 020.9 (86)PCT-Aktenzeichen: PCT/JP2019/004080(86)PCT-Anmeldetag: 05.02.2019(87)PCT-Veröffentlichungstag: 08.08.2019(43)Veröffentlichungstag der PCT Anmeldungin deutscher Übersetzung: 02.10.2019(51) Int Cl.:F02D 45/00 (2006.01)G05B 11/36 (2006.01)G06N 3/08 (2006.01)(30)Unionspriorität:2018-01842505.02.2018JP2018-21685019.11.2018JP2018-21676619.11.2018JP(71)Anmelder:TOYOTA JIDOSHA KABUSHIKI KAISHA, Toyota-shi, Aichi-ken, JP (74)Vertreter:KUHNEN & WACKER Patent- undRechtsanwaltsbüro PartG mbB, 85354 Freising, DE(72)Erfinder:Kitagawa, Eiki, Toyota-shi, Aichi-ken, JP; Ehara, Masato, Toyota-shi, Aichi-ken, JPPrüfungsantrag gemäß § 44 PatG ist gestellt.Die folgenden Angaben sind den vom Anmelder eingereichten Unterlagen entnommen.(54)Bezeichnung: MASCHINENLERNSYSTEM(57) Zusammenfassung: Ein Maschinenlernsystem, das ein neuronales Netz verwendet, um einen Ausgabewert auszu-geben, der Werten von Betriebsparametern der Maschine entspricht. Wenn der Wert eines Betriebsparameters einer Maschineaußerhalb eines voreingestellten Bereichs liegt, so wird die Anzahl von Knoten der verborgenen Schicht eine Schicht vor der Ausgabeschicht des neuronalen Netzes er-höht, und Trainingsdaten, die durch eine tatsächliche Mes-sung für einen neu erfassten Wert eines Betriebsparame-ters der Maschine erhalten werden, werden dafür verwendet, die Gewichte des neuronalen Netzes zu lernen, so dass die Differenz zwischen dem Ausgabewert, der sich gemäß den Werten der Betriebsparameter der Maschine ändert, und den Trainingsdaten, die den Werten der Betriebsparameter der Maschine entsprechen, kleiner wird.DE 11 2019 000 020 T5 2019.10.022/68BeschreibungGEBIET[0001] Die vorliegende Erfindung betrifft ein Maschinenlernsystem.HINTERGRUND[0002] Auf dem Gebiet der Steuervorrichtungen von Verbrennungsmotoren, die mit neuronalen Netzen ar-beiten, ist eine Steuervorrichtung eines Verbrennungsmotors bekannt, die dafür ausgelegt ist, im Voraus die Gewichte eines neuronalen Netzes zu erlernen, so dass eine in den Brennräumen gesaugte Gasmenge auf der Basis von Werten einer Motordrehzahl, einer Ansaugluftmenge und anderer Betriebsparameter des Ver-brennungsmotors mit einer in den Brennräumen gesaugten tatsächlichen Gasmenge übereinstimmt, und das neuronale Netz mit den erlernten Gewichten zur Zeit den Motorbetriebes zu verwenden, um die in den Brenn-räumen gesaugte Gasmenge anhand der Werte der Betriebsparameter des Verbrennungsmotors zu schätzen (siehe zum Beispiel PTL 1).[ZITIERUNGSLISTE][PATENTLITERATUR][0003] PTL 1: Japanische ungeprüfte Patentpublikation Nr. 2012-112277KURZDARSTELLUNG[TECHNISCHES PROBLEM][0004] In dieser Hinsicht kann ein Nutzungsbereich eines Wertes einer speziellen Art von Betriebsparameter bezüglich eines Verbrennungsmotors, wie zum Beispiel eine Motordrehzahl, im Voraus gemäß der Art des Verbrennungsmotors geschätzt werden. Daher werden normalerweise die Gewichte des neuronalen Netzes im Voraus erlernt, so dass für den geschätzten Nutzungsbereich des Wertes des Betriebsparameters des Ver-brennungsmotors die Differenz zwischen dem Ausgabewert des neuronalen Netzes und dem tatsächlichen Wert, wie zum Beispiel der in den Brennräumen gesaugten tatsächlichen Gasmenge, kleiner wird. Jedoch liegt in der Realität der Wert eines Betriebsparameters eines Verbrennungsmotors mitunter außerhalb des ge-schätzten Nutzungsbereichs. Da ein Lernen anhand des tatsächlichen Wertes nicht außerhalb des geschätz-ten Nutzungsbereichs ausgeführt wird, gibt es in diesem Fall das Problem, dass der unter Verwendung des neuronalen Netzes berechnete Ausgabewert am Ende erheblich von dem tatsächlichen Wert abweicht. Ein solches Problem ist nicht auf das Gebiet der Verbrennungsmotoren beschränkt und findet sich auf verschie-denen Gebieten von Maschinen, wo Maschinenlernen stattfindet.[0005] Um dieses Problem zu lösen, wird gemäß einem ersten Aspekt der Erfindung ein Maschinenlernsystem eingerichtet, das ein neuronales Netz verwendet, um einen Ausgabewert auszugeben, der einem Wert eines Betriebsparameters einer Maschine entspricht, wobeiein Bereich eines Wertes einer speziellen Art von Betriebsparameter bezüglich der Maschine im Voraus ein-gestellt wird,Anzahlen von Knoten verborgener Schichten des neuronalen Netzes im Voraus entsprechend dem Bereich des Wertes der speziellen Art von Betriebsparameter bezüglich der Maschine eingestellt werden,Wenn ein neu erfasster Wert der speziellen Art von Betriebsparameter bezüglich der Maschine außerhalb eines voreingestellten Bereichs liegt, so wird veranlasst, dass die Anzahl von Knoten der verborgenen Schicht eine Schicht vor der Ausgabeschicht des neuronalen Netzes erhöht wird,Trainingsdaten, die durch eine tatsächliche Messung für den neu erfassten Wert der speziellen Art von Be-triebsparameter bezüglich der Maschine erhalten werden, und Trainingsdaten, die durch eine tatsächliche Messung für den Wert des Betriebsparameters der Maschine in dem voreingestellten Bereich erhalten werden,dafür verwendet werden, Gewichte des neuronalen Netzes zu lernen, undein Ausgabewert, der dem Wert der speziellen Art von Betriebsparameter bezüglich der Maschine entspricht,unter Verwendung des neuronalen Netzes mit den erlernten Gewichten ausgegeben wird.[0006] Um das oben dargelegte Problem zu lösen, wird gemäß einem zweiten Aspekt der Erfindung ein Ma-schinenlernsystem bereitgestellt, das ein neuronales Netz verwendet, um einen Ausgabewert auszugeben,der Werten von Betriebsparametern einer Maschine entspricht, wobei。