Konzept für eine Datenvermehrung von Trainingsdatensätzen für ein Maschinenlern-Modell zur Vorhersage eines Zustands eines technischen Bauteils

Die vorliegende Erfindung bezieht sich auf Verfahren, Vorrichtungen und Computerprogrammen zum Erzeugen von Trainingsdatensätzen zum Trainieren eines Maschinenlern-Modells zur Vorhersage über einen Zustand eines technischen Bauteils, zum Trainieren eines solchen Maschinenlern-Modells, und zum Einsatz eines solchen Maschinenlern-Modells. Das Verfahren zum Erzeugen der Trainingsdatensätzen umfasst ein Erhalten (110) einer Mehrzahl von Messdatensätzen über das technische Bauteil, wobei jeder Messdatensatz zumindest ein oder mehrere Ausgangs-Messdaten umfasst. Das Verfahren umfasst ferner ein Ermitteln (120) von Modell-Parameterwerten von ein oder mehreren Modell-Parametern eines physikalischen Modells des technischen Bauteils basierend auf den ein oder mehreren Ausgangs-Messdaten der jeweiligen Messdatensätze. Das Verfahren umfasst ferner ein Bestimmen (140) einer ersten Mehrzahl von Trainingsdatensätzen, etwa durch Durchführen einer ersten Mehrzahl von Simulationen des physikalischen Modells, wobei basierend auf einer statistischen Verteilung der ermittelten Modell-Parameterwerte ein oder mehrere Modell-Parameterwerte für die jeweilige Simulation ausgewählt werden. Das Verfahren umfasst ferner ein Durchführen (150) einer zweiten Mehrzahl von Simulationen des physikalischen Modells, um eine zweite Mehrzahl von Trainingsdatensätzen zu generieren, wobei basierend auf der statistischen Verteilung der ermittelten Modell-Parameterwerte ein oder mehrere Modell-Parameterwerte für die jeweilige Simulation ausgewählt werden, wobei für jede Simulation zumindest ein Modell-Parameterwert außerhalb eines Hauptbereichs der statistischen Verteilung der ermittelten Modell-Parameterwerte ausgewählt wird.