[發(fā)明專利]用于對工業(yè)資產性能持續(xù)地進行建模的系統(tǒng)和方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201780083181.0
• 申請日: 2017-11-10
• 公開（公告）號: CN110337616A
• 公開（公告）日: 2019-10-15
• 發(fā)明（設計）人: 徐銳;Y.徐;嚴衛(wèi)中
• 申請（專利權）人: 通用電氣公司
• 主分類號: G05B13/02
• 分類號: G05B13/02;G06N20/00;G06N5/04
• 代理公司: 中國專利代理(香港)有限公司 72001
• 代理人: 徐予紅;楊美靈

1.一種對工業(yè)資產性能持續(xù)地進行建模的方法，所述方法包含：

初始模型構建塊，所述初始模型構建塊基于工業(yè)資產歷史數(shù)據(jù)、配置數(shù)據(jù)以及訓練數(shù)據(jù)的組合而創(chuàng)建第一模型；以及

持續(xù)學習塊，所述持續(xù)學習塊通過評價模型集合的一個或多個成員對于預定閾值的結果而預測所述一個或多個集合成員的性能。

2.根據(jù)權利要求1所述的方法，所述創(chuàng)建第一模型包括對所述歷史數(shù)據(jù)、配置數(shù)據(jù)以及訓練數(shù)據(jù)中的至少一個進行過濾。

3.根據(jù)權利要求1所述的方法，所述評價模型集合成員以實時和預定間隔之一發(fā)生。

4.根據(jù)權利要求1所述的方法，所述持續(xù)學習塊包括基于所述預測而創(chuàng)建新模型。

5.根據(jù)權利要求1所述的方法，所述持續(xù)學習塊包括：

從性能診斷中心接收現(xiàn)場建模算法；

評價所述現(xiàn)場建模算法的性能；

運算所述現(xiàn)場建模算法的輸出與至少所述集合模型成員之一的輸出之間的差值；以及

將所述差值與所述預定閾值比較。

6.根據(jù)權利要求1所述的方法，模型應用塊包括：

基于所述性能預測的結果而從模型集合的所述一個或多個成員選擇模型；以及

將所選擇的模型集合成員推送到性能診斷中心。

7.根據(jù)權利要求1所述的方法，包括：

確定所述模型集合中的模型的量是否超過預定量；以及

如果所述量超過所述預定量，則從所述模型集合去除最不準確的模型集合成員。

8.一種非暫時性計算機可讀介質，在其上已存儲指令，所述指令在由控制處理器執(zhí)行時，使得所述控制處理器執(zhí)行對工業(yè)資產性能持續(xù)地進行建模的方法，所述方法包含：

初始模型構建塊，所述初始模型構建塊基于工業(yè)資產歷史數(shù)據(jù)、配置數(shù)據(jù)以及訓練數(shù)據(jù)的組合而創(chuàng)建第一模型；以及

持續(xù)學習塊，所述持續(xù)學習塊通過評價模型集合的一個或多個成員對于預定閾值的結果而預測所述一個或多個集合成員的性能。

9.根據(jù)權利要求8所述的介質，含有存儲于其中的計算機可讀指令，以使得所述控制處理器執(zhí)行所述方法，所述創(chuàng)建第一模型包括對所述歷史數(shù)據(jù)、配置數(shù)據(jù)以及訓練數(shù)據(jù)中的至少一個進行過濾。

10.根據(jù)權利要求8所述的介質，含有存儲于其中的計算機可讀指令，以使得所述控制處理器執(zhí)行所述方法，所述評價模型集合成員以實時和預定間隔之一發(fā)生。

11.根據(jù)權利要求8所述的介質，含有存儲于其中的計算機可讀指令，以使得所述控制處理器執(zhí)行所述方法，所述持續(xù)學習塊包括基于所述預測而創(chuàng)建新模型。

12.根據(jù)權利要求8所述的介質，含有存儲于其中的計算機可讀指令，以使得所述控制處理器執(zhí)行所述方法，所述方法包括：

從性能診斷中心接收現(xiàn)場建模算法；

評價所述現(xiàn)場建模算法的性能；

運算所述現(xiàn)場建模算法的輸出與至少所述集合模型成員之一的輸出之間的差值；以及

將所述差值與所述預定閾值比較。

13.根據(jù)權利要求12所述的介質，含有存儲于其中的計算機可讀指令，以使得所述控制處理器執(zhí)行所述方法，所述方法包括：

基于所述比較的結果而選擇模型集合模型；以及

將所選擇的模型集合成員推送到所述性能診斷中心。

14.根據(jù)權利要求8所述的介質，含有存儲于其中的計算機可讀指令，以使得所述控制處理器執(zhí)行所述方法，包括：

確定所述模型集合中的模型的量是否超過預定量；以及

如果所述量超過所述預定量，則從所述模型集合去除最不準確的模型集合成員。