[發(fā)明專利]用于增強(qiáng)車(chē)輛診斷、預(yù)測(cè)和維護(hù)實(shí)踐的綜合信息融合在審
| 申請(qǐng)?zhí)枺?/td> | 201010163960.1 | 申請(qǐng)日: | 2010-03-05 |
| 公開(kāi)(公告)號(hào): | CN101826135A | 公開(kāi)(公告)日: | 2010-09-08 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | M·N·霍威爾;M·A·薩爾曼;X·唐;Y·張;X·張;Y·-K·錢(qián);S·德;D·帕特奈克;S·巴塔查亞;P·班迪奧帕迪亞伊;B·V·穆?tīng)柕?/a>;A·I·阿爾拉巴迪;R·I·德布克;S·W·霍蘭;G·P·小蒙特戈梅里 | 申請(qǐng)(專利權(quán))人: | 通用汽車(chē)環(huán)球科技運(yùn)作公司 |
| 主分類(lèi)號(hào): | G06F19/00 | 分類(lèi)號(hào): | G06F19/00;G01M17/007 |
| 代理公司: | 中國(guó)專利代理(香港)有限公司 72001 | 代理人: | 范曉斌;譚祐祥 |
| 地址: | 美國(guó)密*** | 國(guó)省代碼: | 美國(guó);US |
| 權(quán)利要求書(shū): | 查看更多 | 說(shuō)明書(shū): | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 用于 增強(qiáng) 車(chē)輛 診斷 預(yù)測(cè) 維護(hù) 實(shí)踐 綜合信息 融合 | ||
1.一種提供車(chē)輛診斷和預(yù)測(cè)評(píng)估的方法,所述方法包括:
收集來(lái)自多個(gè)車(chē)輛元件、子系統(tǒng)和系統(tǒng)以及包括不同車(chē)輛的元件、子系統(tǒng)和系統(tǒng)的多個(gè)車(chē)輛源的數(shù)據(jù);
將收集的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)于一個(gè)或多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù);
為所收集的數(shù)據(jù)的不同類(lèi)型生成類(lèi);
將從車(chē)輛元件、子系統(tǒng)和系統(tǒng)以及多個(gè)車(chē)輛源收集的數(shù)據(jù)融合;以及
分析所融合的數(shù)據(jù)以識(shí)別在車(chē)輛元件、子系統(tǒng)和系統(tǒng)中的故障情況。
2.根據(jù)權(quán)利要求1的方法,其中,融合從多個(gè)數(shù)據(jù)源收集的數(shù)據(jù)包括:
對(duì)存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)據(jù)采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)針對(duì)每個(gè)類(lèi)建立特征提取器;
生成特征分類(lèi)器,所述特征分類(lèi)器針對(duì)每個(gè)類(lèi)將特征進(jìn)行歸類(lèi);以及
利用所述特征提取器和特征分類(lèi)器以確定車(chē)輛元件、子系統(tǒng)或系統(tǒng)何時(shí)已經(jīng)發(fā)生故障情況。
3.根據(jù)權(quán)利要求2的方法,進(jìn)一步包括將來(lái)自多個(gè)特征分類(lèi)器的輸出結(jié)合以增加確定何時(shí)發(fā)生故障情況的魯棒性。
4.根據(jù)權(quán)利要求2的方法,進(jìn)一步包括利用特征提取器和特征分類(lèi)器來(lái)更新之前的特征分類(lèi)器。
5.根據(jù)權(quán)利要求1的方法,進(jìn)一步包括利用被融合的數(shù)據(jù)來(lái)改進(jìn)車(chē)輛維護(hù)過(guò)程。
6.根據(jù)權(quán)利要求1的方法,其中收集數(shù)據(jù)包括收集來(lái)自車(chē)輛元件、子系統(tǒng)和系統(tǒng)的故障情況和非故障情況的數(shù)據(jù)。
7.根據(jù)權(quán)利要求1的方法,進(jìn)一步包括將從車(chē)輛遠(yuǎn)程信息處理收集的數(shù)據(jù)傳輸給遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)中心。
8.根據(jù)權(quán)利要求7的方法,其中,將收集的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中包括將收集的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在車(chē)輛上的數(shù)據(jù)庫(kù)和遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)中心處的數(shù)據(jù)庫(kù)之一或兩者中。
9.一種提供車(chē)輛診斷和預(yù)測(cè)評(píng)估的方法,所述方法包括:
收集來(lái)自車(chē)輛上的車(chē)輛元件、子系統(tǒng)和系統(tǒng)的數(shù)據(jù);
將收集的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)于車(chē)輛上的或車(chē)輛外的數(shù)據(jù)庫(kù);
將從車(chē)輛收集的數(shù)據(jù)遠(yuǎn)程信息處理地傳輸給遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)中心;
在遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)中心處為所收集的數(shù)據(jù)的不同類(lèi)型生成類(lèi);
對(duì)存儲(chǔ)在遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)針對(duì)每個(gè)類(lèi)建立特征提取器;
在遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)中心生成特征分類(lèi)器,所述特征分類(lèi)器針對(duì)每個(gè)類(lèi)將特征進(jìn)行歸類(lèi);
利用該特征提取器和特征分類(lèi)器以確定車(chē)輛元件、子系統(tǒng)或系統(tǒng)何時(shí)已經(jīng)發(fā)生故障情況;
將多個(gè)特征分類(lèi)器的輸出結(jié)合以增加確定何時(shí)發(fā)生故障情況的魯棒性;并且
將故障情況分析的結(jié)果傳輸回到車(chē)輛。
10.一種提供車(chē)輛診斷和預(yù)測(cè)評(píng)估的系統(tǒng),所述系統(tǒng)包括:
收集來(lái)自車(chē)輛上的車(chē)輛元件、子系統(tǒng)和系統(tǒng)的數(shù)據(jù)的裝置;
將所收集的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)于車(chē)輛上的數(shù)據(jù)庫(kù)的裝置;
將收集的數(shù)據(jù)遠(yuǎn)程信息處理地傳輸給遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)中心的裝置;
在遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)中心針對(duì)所收集的數(shù)據(jù)的不同類(lèi)型生成類(lèi)的裝置;
對(duì)存儲(chǔ)在遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)針對(duì)每個(gè)類(lèi)建立特征提取器的裝置;
生成特征分類(lèi)器的裝置,所述特征分類(lèi)器針對(duì)每個(gè)類(lèi)將特征進(jìn)行歸類(lèi);
利用所述特征提取器和特征分類(lèi)器以確定車(chē)輛元件、子系統(tǒng)或系統(tǒng)何時(shí)已經(jīng)發(fā)生故障情況的裝置。
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G06F19-10 .生物信息學(xué),即計(jì)算分子生物學(xué)中的遺傳或蛋白質(zhì)相關(guān)的數(shù)據(jù)處理方法或系統(tǒng)
G06F19-12 ..用于系統(tǒng)生物學(xué)的建模或仿真,例如:概率模型或動(dòng)態(tài)模型,遺傳基因管理網(wǎng)絡(luò),蛋白質(zhì)交互作用網(wǎng)絡(luò)或新陳代謝作用網(wǎng)絡(luò)
G06F19-14 ..用于發(fā)展或進(jìn)化的,例如:進(jìn)化的保存區(qū)域決定或進(jìn)化樹(shù)結(jié)構(gòu)
G06F19-16 ..用于分子結(jié)構(gòu)的,例如:結(jié)構(gòu)排序,結(jié)構(gòu)或功能關(guān)系,蛋白質(zhì)折疊,結(jié)構(gòu)域拓?fù)洌媒Y(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的藥靶,涉及二維或三維結(jié)構(gòu)的
G06F19-18 ..用于功能性基因組學(xué)或蛋白質(zhì)組學(xué)的,例如:基因型–表型關(guān)聯(lián),不均衡連接,種群遺傳學(xué),結(jié)合位置鑒定,變異發(fā)生,基因型或染色體組的注釋,蛋白質(zhì)相互作用或蛋白質(zhì)核酸的相互作用
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