(57)【要約】  本発明は、ニューラルネットを有する車両制御装置であって、単数または複数の逆伝搬ネットが単数または複数のラジアル基底関数と結合されているものに関する。さらに、少なくとも１つの特定車両向け特性線図を作成するための方法が提供され、ニューラルネットによって、単数または複数の逆伝搬ネットに結合された単数または複数のラジアル基底関数を介して多数の入力データが加工され、１つの特性線図へと処理される。
2008505378.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ニューラルネットを有する車両制御装置であって、単数または複数の逆伝搬ネットが単数または複数のラジアル基底関数と結合されている車両制御装置。
【請求項２】
ニューラルネットが、逆伝搬ネットを訓練するためのラジアル基底関数を有することを特徴とする、請求項１記載の車両制御装置。
【請求項３】
ラジアル基底関数が逆伝搬ネットと直接結合されていることを特徴とする、請求項１または２記載の車両制御装置。
【請求項４】
逆伝搬ネットが、訓練のために、専らラジアル基底関数からデータのアクセスを受けることを特徴とする、先行請求項のいずれか１項記載の車両制御装置。
【請求項５】
逆伝搬ネットが、訓練のために、ラジアル基底関数からデータのアクセスと、ラジアル基底関数から入力データのアクセスとを受けることを特徴とする、先行請求項１〜３のいずれか１項記載の車両制御装置。
【請求項６】
ニューラルネットが実時間システムにおいて利用可能であることを特徴とする、先行請求項のいずれか１項記載の車両制御装置。
【請求項７】
少なくとも１つの逆伝搬ネットの訓練用の学習データとして利用可能な、少なくとも既に利用可能な入出力データが設けられており、
学習データの間に、主に学習データの外側にある、少なくとも１つのＲＢＦネットを介して仮想的に求められるデータが設けられており、
少なくとも求められた仮想データを少なくとも１つのＲＢＦネットから少なくとも１つの逆伝搬ネットへと引渡す、逆伝搬ネットとＲＢＦネットとの間の直接結合が設けられていることを特徴とする、先行請求項のいずれか１項記載の車両制御装置。
【請求項８】
制御装置が応用制御装置、特にエンジン制御装置であることを特徴とする、先行請求項のいずれか１項記載の車両制御装置。
【請求項９】
制御装置が少なくとも動弁機構に作用することを特徴とする、先行請求項のいずれか１項記載の車両制御装置。
【請求項１０】
制御装置が燃料噴射に作用することを特徴とする、先行請求項のいずれか１項記載の車両制御装置。
【請求項１１】
制御装置が排気挙動に作用することを特徴とする、先行請求項のいずれか１項記載の車両制御装置。
【請求項１２】
制御装置が安全機構を制御することを特徴とする、先行請求項のいずれか１項記載の車両制御装置。
【請求項１３】
制御装置が車両姿勢を制御することを特徴とする、先行請求項のいずれか１項記載の車両制御装置。
【請求項１４】
複数の制御装置が、データ交換と車両用特性線図データの計算とのために互いに接続されていることを特徴とする、先行請求項のいずれか１項記載の車両制御装置。
【請求項１５】
複数の制御装置が並列に接続されていることを特徴とする、請求項１４記載の車両制御装置。
【請求項１６】
車両制御装置が定置試験台の構成要素であることを特徴とする、先行請求項のいずれか１項記載の車両制御装置。
【請求項１７】
車両制御装置が定置エンジン試験台の構成要素であることを特徴とする、先行請求項のいずれか１項記載の車両制御装置。
【請求項１８】
少なくとも１つの特定車両向け特性線図を作成するための方法であって、ニューラルネットによって、単数または複数の逆伝搬ネットに結合された単数または複数のラジアル基底関数を介して多数の入力データが加工され、１つの特性線図へと処理される方法。
【請求項１９】
前記少なくとも１つのラジアル基底関数がデータを加工し、訓練のため逆伝搬ネットへと転送することを特徴とする請求項１４記載の方法。
【請求項２０】
車両条件のシミュレーションがニューラルネットによる計算によって行われることを特徴とする、請求項１４または１５記載の方法。
【請求項２１】
方法が制御装置内で遂行されることを特徴とする、請求項１３〜１６のいずれか１項記載の方法。
【請求項２２】
方法が車両の少なくとも一部の状態を診断するのに使用されることを特徴とする、請求項１３〜１７のいずれか１項記載の方法。
【請求項２３】
請求項１４の特徴を有する車両用シミュレーションを作成しまたは特に請求項１の特徴を有する車両制御装置内で実行するためのプログラムを有するデータキャリヤ。
【請求項２４】
車両用データをシミュレーションすることへの、または請求項１の特徴を有する車両制御装置用データを訓練することへの、請求項１４の特徴を有するニューラルネットの応用。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、単数または複数のニューラルネットを有する車両制御装置、および少なくとも１つの特定車両向け特性線図を作成するための方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
車両において、特に内燃機関についてパラメータモデルが動作状態を予測し調節するためにも利用されることは、先行技術により公知である。例えば特許文献１により、パラメータモデルの基礎となる変量を検証するための方法を行うことが公知であり、パラメータモデルは内燃機関の動作モードを特徴付ける動作パラメータ目標値を算出するのに役立つとされる。他方で、自動車制御装置内で処理するためのニューラルネットをベースにした仮想トルクセンサが特許文献２により公知である。その際狙いとされるのは車両制御装置内での計算モデルを使った模擬であり、この計算モデルはさまざまなニューラルネットもしくはファジィシステムを有するとされる。
【０００３】
【特許文献１】国際公開第０１／１４７０４号パンフレット
【特許文献２】独国特許出願公開第１００１０６８１号明細書
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明の課題は、制御装置計算能力の最大限の利用を可能とする車両制御装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
この課題は、請求項１の特徴を有する車両制御装置と請求項１８の特徴を有する少なくとも１つの特定車両向け特性線図を作成するための方法とにより解決される。他の有利な課題および諸展開はその他の請求項に明示されている。
【０００６】
本発明によれば、ニューラルネットを有する車両制御装置が設けられており、単数または複数の逆伝搬ネットが単数または複数のラジアル基底関数と結合されている。主に、単数または複数のラジアル基底関数はネットとして構成され、単数または複数の逆伝搬ネットに前置されている。逆伝搬ネットの各利点をラジアル基底関数モデルと結合し、それを介して、一般に計算機容量を限定された車両制御装置を最適に利用できることが、こうして達成される。
【０００７】
以下でＲＢＦネットとするラジアル基底関数も、逆伝搬ネットも、主にフォワードネットワークとして構成されている。その際特に、両方のネットの別の結合状況におけると同様に、ＲＢＦネットが例えば単に１つの隠れ層を有し、但し複数の層を有することもできる一方、逆伝搬ネットが例えばやはり単に１つの隠れ層を有し、但し１展開によれば複数の隠れ層を有し得ることが利用される。１構成では、ＲＢＦネットが多層で設けられる一方、逆伝搬ネットは主に単に１つの隠れ層で形成される。逆伝搬ネットの出力層は主に線形にも非線形でも選択することができる。これは特に需要に依存している。さらに、逆伝搬ネットではコンピュータノードがニューロンの方から見て隠れ層でも出力層でも同種で有り得る。ＲＢＦネットでは、隠れ層内のニューロンの構造は出力層内とは異なる。さらに、ＲＢＦネット内の隠れ層は線形でないが、出力層は線形である。逆伝搬ネットでは主に両方の層、隠れ層と出力層が線形でない。両方のネットを結合する他の利点は活性化関数の違いから生じる。ＲＢＦネット内の活性化関数の引数が入力ベクトルと各中心との間のユークリッド距離である一方、逆伝搬ネットでは活性化関数が入力ベクトルと各ニューロンの重みベクトルとの内積に依存することがある。逆伝搬ネットをＲＢＦネットと組合せる場合に特別有利な他の点が得られるのは、訓練データが僅かであるかまたはまったく存在しない近似を入力空間の区域で行えるのに逆伝搬ネットがその場合適していることによってである。それに対してＲＢＦネットは一層短い訓練時間を有し、特に訓練データの入力順序にあまり敏感には反応しない。入力空間の非線形変換のあらゆる任意の処理用にＲＢＦネットを利用できることによって、ＲＢＦネットによって算出されたデータは問題なく逆伝搬ネットに伝送することができる。
【０００８】
逆伝搬ネットがＲＢＦネットと結合されているので、特に特性線図データの計算時に時間クリティカルかつ実メモリクリティカルな応用が可能である。このように構成されたニューラルネットは単数または複数の入力値に依存して関数値を近似する。車両工学分野において、近似された関数値とは例えばシステム応答、すなわち特定の影響変量に対する車両の技術的プロセスの反応である。これは、内燃機関の分野において吸気管圧力、エンジン回転数および／または絞り弁位置に対する反応としての空気質量流量とすることができる。
【０００９】
ニューラルネットによるシステム応答の好ましい近似挙動が達成されるのは、ニューラルネットのパラメータがシステム用に好適に適応された後である。その際、ネットの近似誤差は主に非線形最適化法で最小にされる。この適応方法が以下で訓練と称される。ニューラルネットの訓練用に、観察すべきプロセスの入力値および付属する出力値が大量に必要とされる。しかししばしば、十分な数のこのようなデータレコードは測定技術的に是認可能な支出では利用可能でない。しかし単数または複数のＲＢＦネットを単数または複数の逆伝搬ネットと結合することによって、被検プロセスの僅かな量の観察値から、単数または複数のニューラルネットの訓練用データベースを補充することが可能となる。その際主に、全体として明確なシステム応答に基づいてデータを算出できると仮定される。これに関連して単語「明確」は、システム応答が観察地点間でも観察地点の外側でも内容転換部を持たないか乃至若干持つだけであることを意味する。こうして、若干の訓練データに基づいて明確なシステム応答を近似できるというＲＢＦネットの利点は高い近似品質を提供するという逆伝搬ネットの利点と結合することができる。
【００１０】
好ましくは、ＲＢＦネットが逆伝搬ネットと直接結合されている。その際、特にデータを変更する他の素子が両方のネットの間に配置されてはいない。ＲＢＦネットの迅速性は、ＲＢＦネット内で算出されたデータが結合された逆伝搬ネット内に直ちに流れ込み、ニューラルネットによって近似することを可能とする。この場合例えばＲＢＦネットと逆伝搬ネットとの間にも、ニューラルネットとＲＢＦネットとの間にも、単数または複数のフィードバックを設けておくこともできる。
【００１１】
１構成によれば、既知値の間で、そして限定的には既知値の外側で、既に利用可能な入出力データが逆伝搬ネットの訓練用の学習データとして仮想学習データによって補充されるように、ニューラルネットは構成されている。仮想学習データは単数または複数のＲＢＦネットを介して算出され、逆伝搬ネットに引き渡される。こうして、ＲＢＦネットを介して提供されるデータのみを逆伝搬ネットに引き渡すことができる。他の１構成によれば、ＲＢＦネットから逆伝搬ネットに引き渡されたデータが、やはり逆伝搬ネットに引き渡される１次データによって補充される。
【００１２】
この処理様式の利点は、仮想学習データでの補充によって、逆伝搬ネットの訓練用に必要となる測定データ数が著しく低減することである。本方法は特に、明確なシステム応答を近似するＲＢＦネットの能力を利用するが、しかし逆伝搬ネットを利用することによって、実時間システムの計算能力および記憶場所に対するその厳しい要求を迂回する。
【００１３】
値範囲０〜２π内のシヌソイド関数を例に、ＲＢＦネットと逆伝搬ネットとの２段階で結合された応用に関して計算能力を節約する可能性が以下で述べられる。隠れ層内の３個のニューロンで逆伝搬ネットを成功裏に訓練するには、他の検証データを加えてシヌソイド関数の少なくとも１２回の走査が必要とされる。利用可能なデータの５０％を訓練用に利用でき、残りが検証用に残されるとの規定によれば、これは２４の値対が必要とされることを意味する。それとともに、この応用事例において逆伝搬ネットは優れた精度を達成する。１つのＲＢＦネットは訓練データとして７回の走査で十分な精度を達成し、１０回の走査で良好な精度を達成する。その際やはりそれぞれ検証データが加算されねばならない。ところでこのような１つのＲＢＦネットは、訓練データレコード内の７つもしくは１０の基礎値に任意数の中間値を付け加えるのに利用することができる。この拡張された訓練データレコードは引き続き、逆伝搬ネットのパラメータを適応するのに利用される。中間値の数とＲＢＦネットの近似品質とに依存して、こうして訓練された逆伝搬ネットの精度は、著しく多い数の純測定データで訓練されたネットの精度に匹敵することができる。
【００１４】
ＲＢＦネットと逆伝搬ネットとの結合によって実験検査の規模は低減させることができる。実験で算出した不可欠なデータレコードの数が少ないので、実験の節約もテストの節約も得ることができる。さらに、既存の測定データに基づいて付加的訓練データを生成する可能性がやはりある。制御アルゴリズム内で使用される逆伝搬ネットの近似品質はこうして改善することができる。特にニューラルネットは実時間システム用にもシミュレーション用にも利用することができる。また、このようなニューラルネットで特定車両向け特性線図を生成し、これらをデータキャリヤに記憶させ、例えばシミュレーション時に利用しまたは車両制御装置に実行させる可能性がある。また、このような方法はデータキャリヤに記憶し、車両制御装置で実行することができる。特に、実時間システム内で、および／または診断システム内でも、利用する可能性がある。
【００１５】
上記方法もしくは車両制御装置の好ましい応用は、例えば：
【００１６】
ａ）エンジン制御装置内での利用。この場合、制御装置の入力信号も出力信号も単数または複数のニューラルネットを介して互いに結合しておくことができる。このような信号は例えばエンジン回転数、クランク軸位置、絞り弁角度、アクセルペダル位置、空気質量流量、吸気管圧力、排ガス中の残留酸素（ラムダ値）、エンジン温度、オイル温度、空気圧、空気温度、ノッキング傾向、排気再循環、吸気過給、燃料蒸発ガス排出、点火タイミング、噴射量、噴射タイミング、開弁時間、閉弁時間、その他考えられる入力信号、出力信号である。これらの列挙は単なる例示であり、最終的なものではない。これらの操作量、制御量、調節量の他に、他のパラメータも表現し適応させることができる。モデルに基づいてこれらは機械損失、熱損失、燃料品質、燃料蒸発特性、燃焼室漏れ等のシステム特性とすることもできる。これらや別の値も、エンジン制御装置内だけでなく、別の制御装置を介しても算出もしくは調節することができる。主にエンジン制御装置は単数または複数の制御装置と接続され、データ交換している。しかしデータ交換は主にアナログまたはディジタルで、例えばＣＡＮバスおよび／またはＭＯＳＴ結合を介して行われる。
【００１７】
ｂ）特定車両向け制御装置内での利用。第１構成によれば、少なくとも１つの動弁機構用の１つの制御装置が１つの上記ニューラルネットを有する。第２構成によれば、燃料噴射に作用する１つの制御装置がこのような１つのニューラルネットを有する。第３構成によれば、車両の排気挙動に作用する１つの制御装置がこのような１つのニューラルネットを有する。第４構成によれば、安全機構に作用する１つの制御装置がこのような１つの上記ニューラルネットを有する。主にこの制御装置で安全機構は制御、調節および／または解消される。例えば制御装置は車両姿勢を制御することができる。これは例えばＥＳＰシステムによって可能である。他の安全機構は、エアバッグ、照明制御器、ブレーキ、タイヤ点検器、給油部、他車両との距離調節器、車両のヨー挙動、ＡＢＳシステム、緊急システム、特にエンジン用のリンプホームシステム、防火システム、冷却システム等とすることができる。
【００１８】
ｃ）シミュレータおよび／または試験装置内での利用。その場合、固定装置または可動装置とすることができる。シミュレーションは例えば、開始実験を介して得られた、特殊な走行範囲、負荷および／または要求プロフィルを特徴付けるデータレコードで行われる。データレコードをまずＲＢＦネットで処理することによってデータ量は主に少なくとも３倍増加する。これらのデータでもって逆伝搬ネットは引き続き特性線図を生成する。特性線図は次に試験することができ、その際に測定された変量で評価し改善することができる。
【００１９】
上記ニューラルネットを有する車両制御装置は主に、車両に係る単数または複数のパラメータもしくは機構を調節するのに利用される。また、車両制御装置はそれらの制御用に利用することができる。
【００２０】
利用可能なニューラルネットは特に別のニューラルネットもしくはファジィモデルと付加的に結合しておくことができる。考えられる結合は例えば、特許文献２から明らかとなるようなニューラルモデル構造で引き受けることができる。それゆえにこの開示の枠内でこれに関連してこの刊行物を全範囲にわたって参照するように指示する。
【００２１】
特に上記ニューラルネットを使用する場合、ＲＢＦネットに関して例えば１０個までのニューロンで処理されると有利である。しかし厳密な、すなわち補間するＲＢＦは、各測定地点が１つのニューロンで占有されるとき、１０個よりもかなり多くのニューロンを必要とすることもある。その場合、数的な計算支出は場合によっては逆伝搬ネットの計算支出よりも上である。それに対して、近似するＲＢＦネットは僅かなニューロンで設計することができ、１展開によれば、近似する逆伝搬ネットに対する代案となる。特に、偏相関データおよび／または非直交空間を予定する実験空間を実験計画の枠内で設ける可能性もある。特に上記ニューラルネットは、測定地点内で場合によっては恒常的に区別可能ではない多重線形補間を予定することを可能とする。１展開によれば、ニューラルネットの利用によって適応形コンポーネント構成が設けられている。
【００２２】
他の構成によれば、逆伝搬学習（ＭＬＰ）を有する多層パーセプトランスネットが設けられている。他の１構成によれば、逆伝搬スルータイムネット（ＢＰｔＴ）を利用することが予定されている。単層または多層フィードフォワードネットの利用の他に、単数または複数の再帰的ニューラルネットも、自己フィードバック付きまたはなしでやはり設けることができる。特にニューラルネットは、ニューロンと付属する量のノードとの一次元、二次元または多次元配置が入力信号をこの配置に転送する格子ネット構造を有することもできる。これは特に自己組織マップ（ＳＯＭ）の態様で行うことができる。
【００２３】
本発明の他の考えによれば、逆伝搬関数およびＲＢＦの代わりに、例えばＬＯＬＩＭＯＴ、ＳＯＭ、場合によってはスプライン補間等の別の近似方法もしくは補間方法も利用することができる。スプライン補間が利用されるのは特に、入力空間が限定的多次元性を有し、計算時間が近似ニューラルネットにおける計算時間にほぼ匹敵する場合である。
【００２４】
それとともに本発明は、ニューラルネットを有する車両制御装置であって、単数または複数の逆伝搬ネットが単数または複数のラジアル基底関数と結合されているものに関する。さらに、少なくとも１つの特定車両向け特性線図を作成するための方法が提供され、多数の入力データは１つのニューラルネットによって、単数または複数の逆伝搬ネットと結合された単数または複数のラジアル基底関数を介して加工され、１つの特性線図へと処理される。
【００２５】
その他の有利な諸構成、諸展開が以下の図面において詳しく説明される。しかしそこに示された実施は限定するものと解釈されてはならない。むしろ、前記特徴は単独で、または上記特徴と組み合わせて、他の諸構成へと結び付けることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２６】
図１は、主に自動車制御装置に一体化して設けられるようなニューラルネットの構造例を示す。原データ１は主に明示されるが、しかし生成することもできる。原データはセンサを介して制御装置に供給することができる。原データ１は特に、システムの単数または複数の出力量の複数の測定と付属する入力量とからなるデータレコードを有する。このシステム挙動は後にニューラル逆伝搬ネットによって近似されねばならない。予め定義されたプロセス２においてまずこれらの原データに基づいてＲＢＦネットが訓練される。ＲＢＦモデルのパラメータは引き続きデータレコード３として存在する。同時に、ＲＢＦ訓練と並行して経過するプロセス４において、原データ１によって記述された入力空間は後に訓練されるべき逆伝搬ネットの励起に関してカバーが十分かどうか点検され、付加的仮想入力データ５が算定される。
【００２７】
これらの仮想入力データ５は、ＲＢＦネットパラメータのデータレコード３を応用してプロセス６において、仮想システム出力もしくは仮想システム応答７を生成するのに利用される。これらの仮想システム応答７が仮想入力データ５と一緒に仮想システム挙動８を生じる。仮想システム挙動８は原データ１と組合せてやはり拡張訓練データ９を生じる。拡張訓練データ９は逆伝搬ネット１０の訓練に利用される。そのことから、入力量の任意の組合せに対するシステム応答を計算するための逆伝搬ネットモデル１１が得られる。この逆伝搬ネットモデル１１でもって制御装置処理１２を行うことができる。例えば制御装置処理１２を介して、例えば内燃機関のモデルベース調節１３が行われる。それとともにこうして、また別の仕方でも、ＲＢＦネットが逆伝搬ネットに前置されている。これにより特に、特性線図点の多次元探索と補間は連続的数学近似に、すなわちＭＬＰの出力に取り替えることができる。ＭＬＰの訓練用に必要な十分な励起は、仮想入力データと仮想システム応答とによって出力空間および入力空間を補充することによって達成することができる。
【００２８】
図２が示す構成では複数の制御装置１４、１５、１６がバスシステム７を介して相互に並列に接続されている。この相互接続により、ニューラルネットは制御装置４だけでなく、多数の制御装置１４、１５、１６にもアクセス可能であり、計算操作を並行して実行することができる。こうして、車両の既存の計算容量を利用して実時間ベース調節は改善することができる。この場合、同じまたは異なるニューラルネット、但し同様のコンポーネントで構成されたニューラルネットは、互いに結合しておくことができる。
【００２９】
図３は少なくとも１つの特定車両向け特性線図を作成するための方法の考えられる利用、もしくはニューラルネットを有する車両制御装置の利用、車両用シミュレーションを作成しまたは車両制御装置で実行するためのプログラムを有するデータキャリヤの利用を略図で示す。概略示唆された車両は、利用される可動車両用とすることができるが、しかし固定試験台、特に固定試験台または診断台用とすることもできる。車両１８内にエンジン制御装置１９、車両姿勢を監視する制御装置２０、車両距離を監視する制御装置２１が示してある。距離を監視する制御装置２１でもって例えば、隣接車両との横方向距離が監視される。また、車両または別の対象物との後方距離または前方距離をさらに監視することができる。車両姿勢を監視する制御装置２０でもって例えば、駆動系統および／またはヨー作用および／または車輪２２の回転挙動が一緒に監視され、特に調節される。エンジン制御装置１９は特に内燃機関も、例えば付属する集成装置、フィルタまたは触媒等の排気コンポーネントも、監視し調節する。制御装置２０、２１、２２は主に互いに網状結合され、車両コンポーネントを少なくとも監視し、しかし特に制御および／または調節するための少なくとも１つのニューラルネットをそれぞれに有する。各コンポーネント用に不可欠なデータレコードは例えば実験によって収集し、コンピュータ２３を介して生成し、特性線図へと加工しておくことができる。これらの特性線図は例えばデータキャリヤ２４に格納することができる。データキャリヤ２４は例えばＣＤ‐ＲＯＭ、ＤＶＤ、フロッピーディスク、ハードディスク、または例えばメモリチップ等の別の種類の記憶媒体とすることができる。データキャリヤ２４は主に他の略示した車両制御装置２５と接続され、データキャリヤ上に存在するデータも単数または複数のプログラムも車両制御装置２５で実行することができる。こうして、新規なニューラルネットは例えば実時間計算を向上するために、特に車両コンポーネントを調節するために、既存の車両制御装置に追加的に持ち込むこともできる。これは当然に、車両制御装置に格納された相応するチップセットの交換によっても行われる。その逆に、車両１８でテストランを実行し、相応するデータキャリヤを介して収集されるデータを、車両制御装置１９、２０、２１を介して集める可能性もやはり存在する。実際に得られたデータはデータキャリヤ２４を介して記憶し、コンピュータ２３を介してさらに評価し、付加的に仮想的に得られたデータで拡充することができる。これは特に、図１に示す方法で実施することができる。
【００３０】
本発明の他の考えによれば、若干の変更に基づいて円滑で「フラットな」数学的逆伝搬モデル、特にＭＬＰベースモデルによって閉鎖的関連が具現されねばならないところではどこでもさらなる応用の可能性が得られる。ＲＢＦとＭＬＰとの結合操作は、場合によっては制御装置内での処理から切り離して行うこともできる。
【００３１】
その例として、航空産業においてジェット推進、飛行姿勢、空気調和の制御および調節、交通工学において信号灯、速度規制、追越禁止、交通の流れを最適化するための連続灯火標識の制御、家庭・空調技術において例えば家庭用ヒータ、バーナ、太陽熱設備の適応調節、金属加工産業において例えば生産プロセスの品質特徴の監視、例えば溶接結合技術の溶接電流、溶接送り、合金材料特性の調節、化学産業において例えばレセプターの最適化、反応装置内の混合経過、熱的状態変量の調節、流れ特性変化時の材料流れの調節、農業において例えば栽培成果の最適化、栽培施設および温室において空気調和、灌漑および施肥の調節がある。
【図面の簡単な説明】
【００３２】
【図１】ニューラルネットの１例を示す。
【図２】制御装置とニューラルネットとの並列回路を示す。
【図３】ニューラルネットの応用を示す。
【符号の説明】
【００３３】
１    原データ
３    データレコード
５    仮想入力データ
７    仮想システム応答
９    拡張訓練データ
１０    逆伝搬ネット
１１    逆伝搬ネットモデル
１２    制御装置処理
１３    モデルベース調節
１４    制御装置
１５    制御装置
１６    制御装置
１８    車両
１９    エンジン制御装置
２０    制御装置
２１    制御装置
２４    データキャリア
２５    車両制御装置
【図１】
2008505378.tif 000003
【図２】
2008505378.tif 000004
【図３】
2008505378.tif 000005
【国際調査報告】
2008505378.tif 000006
2008505378.tif 000007
2008505378.tif 000008
2008505378.tif 000009
2008505378.tif 000010
2008505378.tif 000011