[發(fā)明專利]用于生成飛機(jī)故障預(yù)測(cè)分類器的系統(tǒng)和方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201911163986.3
• 申請(qǐng)日: 2019-11-22
• 公開（公告）號(hào): CN111221919A
• 公開（公告）日: 2020-06-02
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 拉希米·孫達(dá)雷斯瓦拉;弗朗茨·大衛(wèi)·貝茨;蔡-青·盧
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 波音公司
• 主分類號(hào): G06F16/28
• 分類號(hào): G06F16/28;G06Q10/04
• 代理公司: 北京康信知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限責(zé)任公司 11240
• 代理人: 王紅艷

本公開涉及一種用于生成飛機(jī)故障預(yù)測(cè)分類器的系統(tǒng)和方法。該方法包括接收包括多個(gè)特征向量的輸入數(shù)據(jù)，并基于特征向量與故障發(fā)生的時(shí)間接近度來(lái)標(biāo)記每個(gè)特征向量。故障發(fā)生的閾值時(shí)間接近度內(nèi)的特征向量用第一標(biāo)簽值標(biāo)記，而其他特征向量用第二標(biāo)簽值標(biāo)記。該方法包括為子集的每個(gè)特征向量確定與特征向量相關(guān)聯(lián)的標(biāo)簽正確的概率。該子集包括具有指示第一標(biāo)簽值的標(biāo)簽的特征向量。該方法包括重新分配子集的具有不滿足概率閾值的概率的一個(gè)或多個(gè)特征向量的標(biāo)簽，并且在重新分配標(biāo)簽之后，使用包括多個(gè)特征向量和標(biāo)簽的監(jiān)督式訓(xùn)練數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練飛機(jī)故障預(yù)測(cè)分類器。

技術(shù)領(lǐng)域

本公開總體上涉及生成飛機(jī)故障預(yù)測(cè)分類器。

背景技術(shù)

技術(shù)的進(jìn)步導(dǎo)致交通工具上傳感器的數(shù)量增加，例如，飛機(jī)、汽車、輪船、無(wú)人駕駛飛機(jī)、火箭、宇宙飛船等交通工具。這些傳感器可以記錄交通工具運(yùn)輸之前、期間和之后的數(shù)據(jù)。例如，參數(shù)飛行數(shù)據(jù)可以由飛行數(shù)據(jù)記錄器(FDR)、快速訪問記錄器(QAR)、連續(xù)參數(shù)記錄(CPL)系統(tǒng)、增強(qiáng)型機(jī)載飛行記錄器(EAFR)或其他類型的傳感器系統(tǒng)記錄。該傳感器數(shù)據(jù)可用于多種目的，包括故障預(yù)測(cè)。

執(zhí)行故障預(yù)測(cè)的一種方法是基于模型的方法。例如，可以生成飛機(jī)的預(yù)期運(yùn)行狀態(tài)的基于物理的模型，并且可以將傳感器數(shù)據(jù)與該模型進(jìn)行比較，以預(yù)測(cè)故障狀態(tài)。為了進(jìn)一步說(shuō)明，基于規(guī)則的模型使用由可訪問預(yù)期值的邏輯表生成的規(guī)則來(lái)確定何時(shí)違反規(guī)則(例如，何時(shí)預(yù)測(cè)到故障)。一些基于模型的技術(shù)需要知道預(yù)期運(yùn)行狀態(tài)，這可使得確定是耗時(shí)的或資源密集的，并且可能使用大量的系統(tǒng)資源(例如，存儲(chǔ)空間和處理資源)。此外，如果交通工具經(jīng)歷維護(hù)或以其他方式改變配置，由于這些變化，模型可能不再表示交通工具的運(yùn)行狀態(tài)。

發(fā)明內(nèi)容

在具體實(shí)現(xiàn)方式中，一種方法包括：接收包括多個(gè)特征向量的輸入數(shù)據(jù)。輸入數(shù)據(jù)包括與一個(gè)或多個(gè)飛機(jī)相關(guān)聯(lián)的傳感器數(shù)據(jù)。該方法包括基于特征向量與故障發(fā)生的時(shí)間接近度，來(lái)標(biāo)記多個(gè)特征向量中的每個(gè)特征向量。在故障發(fā)生的閾值時(shí)間接近度內(nèi)的特征向量用第一標(biāo)簽值標(biāo)記，而不在故障發(fā)生的閾值時(shí)間接近度內(nèi)的特征向量用第二標(biāo)簽值標(biāo)記。該方法包括為多個(gè)特征向量的子集中的每個(gè)特征向量，確定與特征向量相關(guān)聯(lián)的標(biāo)簽值正確的概率。子集包括具有指示第一標(biāo)簽值的標(biāo)簽的特征向量。該方法包括重新分配子集的一個(gè)或多個(gè)特征向量的標(biāo)簽，所述一個(gè)或多個(gè)特征向量具有不滿足概率閾值的概率。該方法還包括在重新分配一個(gè)或多個(gè)特征向量的標(biāo)簽之后，使用包括多個(gè)特征向量和與多個(gè)特征向量相關(guān)聯(lián)的標(biāo)簽的監(jiān)督式訓(xùn)練數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練飛機(jī)故障預(yù)測(cè)分類器。飛機(jī)故障預(yù)測(cè)分類器被配置為使用飛機(jī)的第二傳感器數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)飛機(jī)的第二故障的發(fā)生。

在另一具體實(shí)現(xiàn)方式中，一種系統(tǒng)包括：處理器以及耦接到處理器并存儲(chǔ)指令的存儲(chǔ)器，指令可由處理器運(yùn)行以執(zhí)行以下操作，該操作包括接收包括多個(gè)特征向量的輸入數(shù)據(jù)。輸入數(shù)據(jù)包括與一個(gè)或多個(gè)飛機(jī)相關(guān)聯(lián)的傳感器數(shù)據(jù)。操作包括基于特征向量與故障發(fā)生的時(shí)間接近度來(lái)標(biāo)記多個(gè)特征向量中的每個(gè)特征向量。在故障發(fā)生的閾值時(shí)間接近度內(nèi)的特征向量用第一標(biāo)簽值標(biāo)記，而不在故障發(fā)生的閾值時(shí)間接近度內(nèi)的特征向量用第二標(biāo)簽值標(biāo)記。操作包括為多個(gè)特征向量的子集中的每個(gè)特征向量，確定與特征向量相關(guān)聯(lián)的標(biāo)簽值正確的概率。子集包括具有指示第一標(biāo)簽值的標(biāo)簽的特征向量。操作包括重新分配子集的一個(gè)或多個(gè)特征向量的標(biāo)簽，所述一個(gè)或多個(gè)特征向量具有不滿足概率閾值的概率。操作還包括在重新分配一個(gè)或多個(gè)特征向量的標(biāo)簽之后，使用包括多個(gè)特征向量和與多個(gè)特征向量相關(guān)聯(lián)的標(biāo)簽的監(jiān)督式訓(xùn)練數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練飛機(jī)故障預(yù)測(cè)分類器。飛機(jī)故障預(yù)測(cè)分類器被配置為使用飛機(jī)的第二傳感器數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)飛機(jī)的第二故障的發(fā)生。