Procédé et dispositif de reconnaissance d'une manipulation d'un système de post-traitement des gaz d'échappement

• Main Authors: Buchner, Jens Stefan, Branz, Thomas, Hanselmann, Markus, Strauss, Thilo
• Format: Patent
• Language: French
• Published: 27.10.2023
• Subjects: CALCULATING; COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS; COMPUTING; COUNTING; PHYSICS

TITRE : Procédé et dispositif de reconnaissance d'une manipulation d'un système de post-traitement des gaz d'échappement Procédé consistant à : - fournir des chronogrammes de grandeurs de fonctionnement avec des grandeurs systémiques et/ou une grandeur de réglage d'une intervention sur l'installation correspondant à des séries chronologiques de grandeurs de fonctionnement à des instants successifs, - utiliser un modèle de reconnaissance de manipulation fondé sur des données à chaque instant actuel pour qu'indépendamment des grandeurs d'entrée, qui comprennent au moins une partie des grandeurs de fonctionnement, déterminer des grandeurs de sortie pour une partie des grandeurs de fonctionnement. Le modèle de reconnaissance comporte un auto-encodeur avec un premier réseau neuronal récurent, un modèle de prédiction avec un second réseau neuronal récurrent et un modèle d'exploitation. On combine les sorties de l'auto-encodeur et du modèle de prédiction pour les appliquer à un modèle d'exploitation pour obtenir les grandeurs de sortie. On fait l'apprentissage du modèle de reconnaissance pour qu'en fonction des valeurs actuelles une partie des grandeurs de fonctionnement, modéliser les valeurs actuelles des grandeurs de sortie, et reconnaître une anomalie en fonction d'une erreur de modélisation pour chacune des grandeurs de sortie, et reconnaître une manipulation. Pas de figure A computer-implemented method for detecting a manipulation of a technical device. The method includes: providing time characteristics of operating variables having system variable(s) and/or a correction variable for an intervention in the technical device which correspond to time series of values of the operating variables for each of consecutive time steps; using a data-based manipulation detection model in each current time step to ascertain one or more output variable(s) that correspond at least to a portion of the operating variables as a function of input variables which include at least a portion of the operating variables. The manipulation detection model includes an autoencoder having a first recurrent neural network, a prediction model having a second recurrent neural network, and an evaluation model, the outputs of the autoencoder and the prediction model being combined with one another and then conveyed to an evaluation model for an ascertainment of the output variables.