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1. (WO2010033106) METHOD AND SYSTEM USING LINEAR PROGRAMMING FOR ESTIMATING TEST COSTS FOR BAYESIAN DIAGNOSTIC MODELS
Latest bibliographic data on file with the International Bureau   

Pub. No.:    WO/2010/033106    International Application No.:    PCT/US2008/076497
Publication Date: 25.03.2010 International Filing Date: 16.09.2008
IPC:
G05B 23/02 (2006.01)
Applicants: THE BOEING COMPANY [US/US]; 100 North Riverside Plaza Chicago, Illinois 60606-2016 (US) (For All Designated States Except US).
REDDY, Sudhakar, Y. [US/US]; (US) (For US Only)
Inventors: REDDY, Sudhakar, Y.; (US)
Agent: RAD, Fariba K; The Boeing Company P.O. Box 2515, MC 110-SD54 Seal Beach, CA 90740-1515 (US)
Priority Data:
Title (EN) METHOD AND SYSTEM USING LINEAR PROGRAMMING FOR ESTIMATING TEST COSTS FOR BAYESIAN DIAGNOSTIC MODELS
(FR) PROCÉDÉ ET SYSTÈME UTILISANT LA PROGRAMMATION LINÉAIRE POUR ESTIMER DES COÛTS DE TEST POUR DES MODÈLES BAYÉSIENS DE DIAGNOSTIC
Abstract: front page image
(EN)In one embodiment, a method for troubleshooting a fault to determine a root cause of the fault. A Bayesian network model is created based on information obtained from a Fault Isolation Manual (FIM), where the FIM provides tests to be performed in troubleshooting the fault to determine a root cause of the fault. Heuristics (14) are used to determine a structure and conditional probabilities for the Bayesian network. A plurality of test costs inherent in the FIM are imputed by first generating a plurality of constraints between the cost of each test and fault probabilities that hold for all fault scenarios. A linear programming algorithm (16) is used to solve the plurality of constraints, and to construct a tuned Bayesian network model. The tuned Bayesian network model is used to iteratively rank likely faults according to their probabilities given accumulating test evidence, and to rank pending tests according to their value.
(FR)Dans un mode de réalisation, la présente invention concerne un procédé de diagnostic d'une anomalie permettant de déterminer une cause profonde de l'anomalie. Un modèle de réseau bayésien est créé sur la base d'informations obtenues à partir d'un manuel d'identification des anomalies ou FIM (pour « Fault Isolation Manual »), ledit FIM fournissant des tests à exécuter lors du diagnostic de l'anomalie pour déterminer la cause profonde de l'anomalie. Des connaissances heuristiques (14) sont utilisées pour déterminer une structure et des probabilités conditionnelles pour le réseau bayésien. Une pluralité de coûts de test, contenue dans le FIM, est appliquée en générant en premier lieu une pluralité de contraintes entre le coût de chaque test et des probabilités de d'anomalie prenant en compte l'ensemble des scénarios d'anomalie. Un algorithme (16) de programmation linéaire est utilisé pour résoudre la pluralité de contraintes et pour élaborer un modèle de réseau bayésien modifié. Le modèle de réseau bayésien modifié est utilisé pour classer les anomalies de manière itérative selon leurs probabilités provenant du cumul des éléments probants des tests, ainsi que pour classer les tests en attente selon leur valeur.
Designated States: AE, AG, AL, AM, AO, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BH, BR, BW, BY, BZ, CA, CH, CN, CO, CR, CU, CZ, DE, DK, DM, DO, DZ, EC, EE, EG, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, GT, HN, HR, HU, ID, IL, IN, IS, JP, KE, KG, KM, KN, KP, KR, KZ, LA, LC, LK, LR, LS, LT, LU, LY, MA, MD, ME, MG, MK, MN, MW, MX, MY, MZ, NA, NG, NI, NO, NZ, OM, PG, PH, PL, PT, RO, RS, RU, SC, SD, SE, SG, SK, SL, SM, ST, SV, SY, TJ, TM, TN, TR, TT, TZ, UA, UG, US, UZ, VC, VN, ZA, ZM, ZW.
African Regional Intellectual Property Organization (BW, GH, GM, KE, LS, MW, MZ, NA, SD, SL, SZ, TZ, UG, ZM, ZW)
Eurasian Patent Organization (AM, AZ, BY, KG, KZ, MD, RU, TJ, TM)
European Patent Office (AT, BE, BG, CH, CY, CZ, DE, DK, EE, ES, FI, FR, GB, GR, HR, HU, IE, IS, IT, LT, LU, LV, MC, MT, NL, NO, PL, PT, RO, SE, SI, SK, TR)
African Intellectual Property Organization (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, ML, MR, NE, SN, TD, TG).
Publication Language: English (EN)
Filing Language: English (EN)