GreyBoxModelle

GreyBoxModelle, auch Grey-Box-Modelle, bezeichnet eine Klasse von Modellierungsansätzen, die zwischen rein erklärungsbasierten (White-Box) und rein datenbasierten (Black-Box) Modellen liegen. Bei GreyBoxModellen ist ein Teil des Modellaufbaus bekannt oder abgeleitet aus den Gesetzen der Physik, Chemie oder Technik, während andere Teile datengetrieben geschätzt oder angepasst werden. Typischerweise werden bekannte Differentialgleichungen oder Zustandsräume verwendet, in die unbekannte Parameter oder Funktionsformen eingefügt werden, die aus Messdaten geschätzt werden.

Ziel ist es, die Interpretierbarkeit und physikalische Plausibilität beizubehalten, während fehlendes Wissen durch datenbasierte Komponenten kompensiert wird. Methoden umfassen Systemidentifikation mit teilweise bekannten Strukturen, Parameterabschätzung (Least Squares, Maximum Likelihood, Bayesian), Kalman-Filter- oder Particle-Filter-Ansätze, sowie Physics-Informed Machine Learning, bei dem neuronale Netze oder andere flexible Modelle in die bekannten Gleichungen integriert werden.

Anwendungsgebiete finden sich in der Automobil- und Maschinenbauindustrie, Regelungstechnik, chemischer und prozessbasierter Industrie, Energiesystemen, Umwelt- und Biowissenschaften. Vorteile sind geringer Datenbedarf im Vergleich zu reinen Black-Box-Modellen, bessere Interpretierbarkeit und oft bessere Generalisierung in physikalisch sinnvollen Kontexten. Nachteile umfassen mögliche Modellverzerrungen, Identifikationsprobleme, Notwendigkeit einer korrekten Teilstruktur und erhöhte Modellierungs-komplexität.

Zukünftige Entwicklungen konzentrieren sich auf stärker integrierte differentiable Programming-Ansätze, effizientere Identifikation in Echtzeit und größere Robustheit gegenüber unbekannten Betriebssituationen.