[發(fā)明專利]確定技術(shù)系統(tǒng)的時間數(shù)列的診斷模式的方法和診斷方法在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 201680057952.4 | 申請日: | 2016-09-23 |
| 公開(公告)號: | CN108139751A | 公開(公告)日: | 2018-06-08 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | S.格里姆;S.金內(nèi)曼 | 申請(專利權(quán))人: | 西門子股份公司 |
| 主分類號: | G05B23/02 | 分類號: | G05B23/02 |
| 代理公司: | 中國專利代理(香港)有限公司 72001 | 代理人: | 盧江;劉春元 |
| 地址: | 德國*** | 國省代碼: | 德國;DE |
| 權(quán)利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 診斷模式 時間數(shù)列 技術(shù)系統(tǒng) 集合 診斷 序列檢驗 診斷事件 | ||
本發(fā)明涉及一種用于確定技術(shù)系統(tǒng)的時間數(shù)列的診斷模式的方法和一種診斷方法。在用于為了診斷事件的目的而確定技術(shù)系統(tǒng)的時間數(shù)列的一個或多個診斷模式的方法中,首先列出一個或多個診斷模式并且在第一步驟中,確定所述一個或多個診斷模式的可能的擴(kuò)展,在第二步驟中,針對所述一個診斷模式的或所述多個診斷模式中的每個診斷模式的每個擴(kuò)展根據(jù)所述時間數(shù)列確定包含有所述擴(kuò)展的序列的集合,在第三步驟中,針對所述集合的每個序列檢驗,所述序列是否和所述事件有聯(lián)系,以及在第四步驟中,如下一個/多個擴(kuò)展被列出為一個/多個新的診斷模式,針對所述一個/多個擴(kuò)展,所述集合的和所述事件有聯(lián)系的序列的數(shù)量與所述集合的序列的數(shù)量的比例最大。
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明涉及一種用于確定技術(shù)系統(tǒng)的時間數(shù)列(Zeitreihen)的診斷模式的方法和一種診斷方法。
背景技術(shù)
在復(fù)雜技術(shù)系統(tǒng)、例如自動化生產(chǎn)系統(tǒng)或列車的運(yùn)行中,很多傳感器經(jīng)常提供大量的時間數(shù)列,所述時間數(shù)列可用于自動化數(shù)據(jù)分析。這樣的時間數(shù)列典型地具有元組序列的形式,所述元組例如配備有時間戳并且例如包含傳感器測量結(jié)果、工廠協(xié)議(Werksprotokolle)或診斷報告。
時間數(shù)列的各個元素因此是元組,因為多個特性可以在所述時間數(shù)列的一個時間點(diǎn)同時發(fā)生。例如,多個同時出現(xiàn)的事件可以形成一個元組。
通常提出在這樣的時間數(shù)列中找到確定的診斷模式的任務(wù)。尤其,經(jīng)常期望如下診斷模式,所述診斷模式的出現(xiàn)指示技術(shù)系統(tǒng)的確定的尤其瞬時的特性。這樣的特性例如可能由于系統(tǒng)組件的故障而形成。在這樣的情況下,數(shù)據(jù)分析對及早地識別出或預(yù)測出故障可以是有益的。
發(fā)明內(nèi)容
因此,本發(fā)明的任務(wù)是提供一種用于確定時間數(shù)列的診斷模式的方法,借助于該方法可以容易地識別出技術(shù)系統(tǒng)的一個或多個特性。
此外,本發(fā)明的任務(wù)是提供一種用于診斷技術(shù)系統(tǒng)的特性的診斷方法。
本發(fā)明的該任務(wù)利用具有在權(quán)利要求1中所說明的特征的方法以及利用具有在權(quán)利要求10中所說明的特征的診斷方法來解決。本發(fā)明的優(yōu)選的改進(jìn)方案在相關(guān)的從屬權(quán)利要求、隨后的描述和附圖中予以說明。
在根據(jù)本發(fā)明的用于為了診斷事件的目的而確定技術(shù)系統(tǒng)的時間數(shù)列的一個或多個診斷模式的方法中,首先列出(angesetzt)一個或多個診斷模式,并且
- 在第一步驟中,確定所述一個或多個診斷模式的可能的擴(kuò)展,
- 在第二步驟中,針對所述一個診斷模式的或所述多個診斷模式中的每個診斷模式的每個擴(kuò)展根據(jù)所述時間數(shù)列確定包含有所述擴(kuò)展的序列的集合,
- 在第三步驟中,針對該集合的多個序列,尤其針對該集合的每個序列檢驗,該序列是否和該事件有聯(lián)系,以及
- 在第四步驟中,如下一個/多個擴(kuò)展被列出為一個/多個新的診斷模式,針對所述一個/多個擴(kuò)展,該集合的和該事件有聯(lián)系的那些序列的數(shù)量與該集合的序列的數(shù)量的比例最大。
以這種方式使用如下序列,所述序列已經(jīng)事先在一定程度上被視為是相關(guān)的。相應(yīng)地,利用精細(xì)化的診斷模式有針對性地搜尋無論如何事先顯得大有希望的搜索空間。
在替代于上面所說明的方法的根據(jù)本發(fā)明的用于為了診斷事件的目的而確定技術(shù)系統(tǒng)的時間數(shù)列的一個或多個診斷模式的方法中,代替如上所述的第四步驟,在替代的第四步驟中,將如下一個/多個擴(kuò)展列出為一個/多個新的診斷模式,針對所述一個/多個擴(kuò)展,診斷質(zhì)量度量最大,該診斷質(zhì)量度量不同于該集合的和該事件有聯(lián)系的序列的數(shù)量與該集合的序列的數(shù)量的比例。適宜地,這樣的診斷質(zhì)量度量是該集合的和該事件有聯(lián)系的序列的數(shù)量與該集合的序列的數(shù)量的比例,其中該比例附加地配備有校正因子,該校正因子越小,該集合與另外的擴(kuò)展的一個或多個其他集合的重疊就越大。
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