| 초록 |
본 발명은 기술 시스템의 컴퓨터-보조 모델링을 위한 방법에 관한 것이다.복수의 동작 포인트들(t-5, t-4,..., t+3) 각각에서, 상기 기술 시스템은 하나 또는 둘 이상의 제 1 상태 변수들을 갖는 제 1 상태 벡터(i t -5 , i t -4 ,..., i t +3 )에 의해 그리고 하나 또는 둘 이상의 제 2 상태 변수들을 갖는 제 2 상태 벡터(o t , o t +1 ,..., o t+3 )에 의해 기술된다.신경 네트워크는 상기 시스템의 컴퓨터-보조 모델링을 위해 이용되며, 상기 네트워크는 특별한 형태의 피드-포워드 네트워크(F1, F2,..., F4)를 포함한다.상기 피드-포워드 네트워크(F1, F2,..., F4)는, 상기 네트워크의 적어도 하나의 커넥터(K)가, 신경층을 상기 피드-포워드 네트워크의 출력층(O)과 접속시키고, 이에 의해 적어도 하나의 은닉층(H1, H2, H3)을 브리징하는 브리징 커넥터인 것을 특징으로 한다.이러한 네트워크 구조는, 알려진 학습(learning) 방법들, 특히 기울기 하강 방법을 이용하여 단순한 방식으로 트레이닝될 수 있는 복수의 은닉층들을 갖는 네트워크들의 구현을 허용한다.본 발명의 방법은 가스 터빈의 형태의 기술 시스템을 모델링하기 위해 바람직한 변형에서 이용된다.본 발명에 따른 방법을 이용하여 트레이닝되는 신경 네트워크는, 상기 가스 터빈에 의해 릴리즈되는 산화질소 또는 일산화탄소 방출들 또는 상기 가스 터빈의 연소 챔버의 진동들에 관한 파라미터들을 추정 또는 예측하기 위해 이용될 수 있다. |
