用于自適應基于數(shù)據(jù)的函數(shù)模型的方法和設備的制作方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及用于自適應基于數(shù)據(jù)的函數(shù)模型的方法和設備，尤其涉及一種用于自適應基于數(shù)據(jù)的函數(shù)模型尤其是高斯過程模型的方法，其包括下列步驟：提供取樣部位數(shù)據(jù)，通過取樣部位數(shù)據(jù)來定義基于數(shù)據(jù)的函數(shù)模型且取樣部位數(shù)據(jù)包括帶各一個運行點和目標參量的一個配屬于該運行點的目標值的取樣部位數(shù)據(jù)點；提供測量點和在該測量點上檢測到的目標參量的值；確定按照重要性函數(shù)具有最小的重要性的取樣部位數(shù)據(jù)點；以及按照替換標準用測量點來替換確定的取樣部位數(shù)據(jù)點。
【專利說明】用于自適應基于數(shù)據(jù)的函數(shù)模型的方法和設備

【技術領域】
[0001] 本發(fā)明通常涉及發(fā)動機控制器，在發(fā)動機控制器中，函數(shù)模型作為基于數(shù)據(jù)的函 數(shù)模型被執(zhí)行或計算。本發(fā)明尤其涉及方法，以便在發(fā)動機控制器中在線也就是說節(jié)省資 源地自適應基于數(shù)據(jù)的函數(shù)模型。

【背景技術】
[0002] 為了執(zhí)行在控制器中，尤其是在用于內(nèi)燃機的發(fā)動機控制器中的函數(shù)模型，規(guī)定 使用基于數(shù)據(jù)的函數(shù)模型。通常使用無參數(shù)的、基于數(shù)據(jù)的函數(shù)模型，因為它們無需專門的 給定就可以用訓練數(shù)據(jù)，也就是說用一定量的訓練數(shù)據(jù)點建立。
[0003] 用于基于數(shù)據(jù)的函數(shù)模型的一個示例就是所謂的高斯過程模型，其基于高斯過程 回歸。高斯過程回歸是用于基于數(shù)據(jù)地模型化復雜的物理系統(tǒng)的一種全面的方法?；貧w分 析基于通常大量的訓練數(shù)據(jù)，因此合理的是，使用能夠有效地被評估的近似的解決方法。
[0004] 對高斯過程模型來說，存在稀疏的高斯過程回歸的可能性，在稀疏的高斯過程回 歸中，為了建立基于數(shù)據(jù)的函數(shù)模型而僅利用代表性數(shù)量的取樣部位數(shù)據(jù)。為此，必須以恰 當?shù)姆绞綇挠柧殧?shù)據(jù)中選出取樣部位數(shù)據(jù)。
[0005] 文獻"稀疏在線高斯過程"（Csat0，Lehel; Opper，Manfred,神經(jīng)計算 14: 641-668 頁，2002)公開了一種用來求出針對稀疏高斯過程模型的取樣部位數(shù)據(jù)的方法。
[0006] 其它用于操縱訓練數(shù)據(jù)或用于產(chǎn)生取樣部位數(shù)據(jù)的方法例如由"稀疏貪婪高斯過 程回歸"（3111〇1 &，六.1，5(*011?^，1.，神經(jīng)信息處理系統(tǒng)的進展13,619-625頁，2001)和 "用于加速稀疏高斯過程回歸的快速前進選擇"（Seeger，M.，Williams, C.K.，Lawrence, N. D.，第九屆人工智能和統(tǒng)計學國際研討會的會議記錄，2003)公開。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0007] 按照本發(fā)明，規(guī)定一種按權利要求1所述的用于自適應基于數(shù)據(jù)的函數(shù)模型的方 法和按并列權利要求所述的一種設備、一種系統(tǒng)和一種計算機程序。
[0008] 其它有利的設計方案在從屬權利要求中說明。
[0009] 按照第一個方面，規(guī)定一種用于自適應基于數(shù)據(jù)的函數(shù)模型，尤其是高斯過程模 型的方法，該方法包括下列步驟： -提供取樣部位數(shù)據(jù)，通過取樣部位數(shù)據(jù)來定義基于數(shù)據(jù)的函數(shù)模型且取樣部位數(shù)據(jù) 包括帶各一個運行點和目標參量的一個配屬于該運行點的目標值的取樣部位數(shù)據(jù)點 -提供測量點和在該測量點上檢測到的目標參量的值； -確定按照重要性函數(shù)具有最小的重要性的取樣部位數(shù)據(jù)點；以及 -按照替換標準用測量點來替換確定的取樣部位數(shù)據(jù)點。
[0010] 當有新的測量數(shù)據(jù)可供使用時，上述方法提供了一種可能性，以便自適應現(xiàn)有的 基于數(shù)據(jù)的函數(shù)模型。基于數(shù)據(jù)的函數(shù)模型尤其可以被構造成高斯過程模型以及通過超參 數(shù)和一定量的取樣部位數(shù)據(jù)定義?；跀?shù)據(jù)的函數(shù)模型的函數(shù)值的計算在發(fā)動機控制器中 通常在線地進行，而超參數(shù)和取樣部位數(shù)據(jù)則被事先計算以及在發(fā)動機控制器中的一個為 此設置的存儲區(qū)域中被提供。
[0011] 對許多應用領域來說，函數(shù)模型的在線自適應是必需的，以便確保有待運行的物 理的系統(tǒng)的始終很高的效率。模型自適應的常見的應用在于在構件使用壽命期間修正構件 公差或修正參數(shù)漂浮。
[0012] 在使用基于數(shù)據(jù)的函數(shù)模型時，在設置用于模型化系統(tǒng)功能或用于控制物理的裝 置的發(fā)動機控制器中的模型的自適應，由于基于數(shù)據(jù)的函數(shù)模型基于有限的計算能力的重 新計算而通常無法實現(xiàn)。
[0013] 因此按照上述方法規(guī)定，在物理的系統(tǒng)運行期間利用借助控制器檢測到的其它的 測量數(shù)據(jù)，以及當滿足替換標準時，用通過檢測到的測量數(shù)據(jù)定義的數(shù)據(jù)點來替換定義了 基于數(shù)據(jù)的函數(shù)模型的取樣部位數(shù)據(jù)的取樣部位數(shù)據(jù)點。替換標準評估基于數(shù)據(jù)的函數(shù)模 型的取樣部位數(shù)據(jù)點的重要性以及選出有最小的重要性的取樣部位數(shù)據(jù)點，以便用測量數(shù) 據(jù)點來替換這個取樣部位數(shù)據(jù)點。以這種方式可以使基于數(shù)據(jù)的函數(shù)模型由此被持久地自 適應，即，使重新檢測的測量點被吸納到基于數(shù)據(jù)的函數(shù)模型中。通過替換有最小的重要性 的取樣部位數(shù)據(jù)點，取樣部位數(shù)據(jù)點的量可以被擴大，即擴大一個新的測量點，而取樣部位 數(shù)據(jù)點的總量卻沒有變大。由此確定了取樣部位數(shù)據(jù)點的數(shù)量，因而用于儲存取樣部位數(shù) 據(jù)的所需的存儲空間的量保持恒定不變且在接下來的自適應期間不發(fā)生改變。由此也可以 確保，用于計算基于數(shù)據(jù)的函數(shù)模型的持續(xù)時間保持恒定不變，從而在控制器中可以以不 變的計算水平為出發(fā)點。
[0014] 當例如因為在試驗臺上的運行點是無法調(diào)整的或因為輸入?yún)?shù)范圍很大，因而訓 練數(shù)據(jù)的檢測很耗時，所以不是所有的取樣部位數(shù)據(jù)點都可以通過試驗臺求出時，那么上 述用于在線自適應基于數(shù)據(jù)的函數(shù)模型的方法尤為有利。
[0015] 此外，當所提供的測量點的投影引起的誤差要大于在有最小的重要性的取樣部位 數(shù)據(jù)點的目標值與有效的基于數(shù)據(jù)的函數(shù)模型的函數(shù)值的差距時，可以滿足替換標準。
[0016] 尤其可以從

【權利要求】
1. 用于自適應基于數(shù)據(jù)的函數(shù)模型尤其高斯過程模型的方法，其包括下列步驟： -提供（Sl)取樣部位數(shù)據(jù)，通過取樣部位數(shù)據(jù)來定義基于數(shù)據(jù)的函數(shù)模型且取樣部 位數(shù)據(jù)包括帶各一個運行點和目標參量的一個配屬于該運行點的目標值的取樣部位數(shù)據(jù) 占. -提供測量點和在該測量點上檢測到的目標參量的值； -確定（S2)按照重要性函數(shù)具有最小的重要性的取樣部位數(shù)據(jù)點；以及 _按照替換標準用所述測量點來替換（S5)確定的取樣部位數(shù)據(jù)點。
2. 按權利要求1所述的方法，其中，當所提供的測量點的投影引起的誤差要大于在有 最小的重要性的取樣部位數(shù)據(jù)點的目標值與有效的基于數(shù)據(jù)的函數(shù)模型的函數(shù)值的差距 時，滿足替換標準。
3. 按權利要求2所述的方法，其中，從％ = 得出所提供的測量點的投 影引起的誤差，其中匕對應所提供的測量點的自協(xié)方差并且ih對應帶有在所提供的測量 點和當前的取樣部位數(shù)據(jù)點之間的協(xié)方差值的矢量。
4. 按權利要求1至3任一項所述的方法，其中，針對取樣部位的重要性的重要性函數(shù)說 明了取樣部位數(shù)據(jù)點的目標值與基于數(shù)據(jù)的函數(shù)模型在相應的取樣部位上的函數(shù)值的差 異尤其差距。
5. 按權利要求4所述的方法，其中，重要性函數(shù)對應& =匕-,其中b對應 取樣部位數(shù)據(jù)的第j個取樣部位的自協(xié)方差值，矢量巧對應在&和取樣部位數(shù)據(jù)的所有其 余取樣部位數(shù)據(jù)點之間的協(xié)方差函數(shù)值并且1./對應協(xié)方差矩陣，該協(xié)方差矩陣沒有對應 所觀察的取樣部位點的第j行和列。
6. 按權利要求1至5任一項所述的方法，其中，基于數(shù)據(jù)的函數(shù)模型對應一種高斯過程 模型并且該高斯過程模型的超參數(shù)能夠在替換取樣部位數(shù)據(jù)點之后通過優(yōu)化方法尤其借 助梯度下降方法來得到自適應。
7. 用于自適應基于數(shù)據(jù)的函數(shù)模型尤其高斯過程模型的設備，尤其是控制單元（2)， 其中該設備被構造用于： -提供取樣部位數(shù)據(jù)，通過取樣部位數(shù)據(jù)來定義基于數(shù)據(jù)的函數(shù)模型且取樣部位數(shù)據(jù) 包括帶各一個運行點和目標參量的一個配屬于該運行點的目標值的取樣部位數(shù)據(jù)點； -提供測量點和在該測量點上檢測到的目標參量的值； -確定按照重要性函數(shù)具有最小的重要性的取樣部位數(shù)據(jù)點；并且 -按照替換標準用所述測量點來替換確定的取樣部位數(shù)據(jù)點。
8. 系統(tǒng)（1),包括： -按權利要求7所述的設備；以及 -通過該設備運行的物理的裝置（3)。
9. 計算機程序，其被設置用于實施按權利要求1至6任一項所述的方法的所有步驟。
10. 電子的存儲介質(zhì)，其上儲存著按權利要求9所述的計算機程序。
11. 電子的控制單元（2)，其具有按權利要求10所述的電子的存儲介質(zhì)。
【文檔編號】G05B13/04GK104345637SQ201410367878
【公開日】2015年2月11日 申請日期:2014年7月30日 優(yōu)先權日:2013年7月31日
【發(fā)明者】T.D.阮-圖昂, H.馬科特, J.施賴特爾, M.漢澤爾曼 申請人:羅伯特·博世有限公司