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1. (WO2018140337) A UNIFYING SEMI-SUPERVISED APPROACH FOR MACHINE CONDITION MONITORING AND FAULT DIAGNOSIS
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Pub. No.: WO/2018/140337 International Application No.: PCT/US2018/014619
Publication Date: 02.08.2018 International Filing Date: 22.01.2018
IPC:
G05B 23/02 (2006.01)
G PHYSICS
05
CONTROLLING; REGULATING
B
CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
23
Testing or monitoring of control systems or parts thereof
02
Electric testing or monitoring
Applicants:
SIEMENS AKTIENGESELLSCHAFT [DE/DE]; Werner-von-Siemens-Straße 1 80333 München, DE
Inventors:
CHAKRABORTY, Amit; US
YUAN, Chao; US
Agent:
RASHIDI-YAZD, Seyed Kaveh E.; US
BRINK, JR., John D.; US
Priority Data:
62/450,62726.01.2017US
Title (EN) A UNIFYING SEMI-SUPERVISED APPROACH FOR MACHINE CONDITION MONITORING AND FAULT DIAGNOSIS
(FR) APPROCHE SEMI-SUPERVISÉE D'UNIFICATION POUR SURVEILLANCE D'ÉTAT DE MACHINE ET DIAGNOSTIC DE DÉFAILLANCE
Abstract:
(EN) A computer-implemented method for performing machine condition monitoring for fault diagnosis includes collecting multivariate time series data from a plurality of sensors in a machine and partitioning the multivariate time series data into a plurality of segment clusters. Each segment cluster corresponds to one of a plurality of class labels related to machine condition monitoring. Next, the segment clusters are clustered into segment cluster prototypes. The segment clusters and the segment cluster prototypes are used to learn a discriminative model that predicts a class label. Then, as new multivariate time series data is collected from the sensors in the machine, the discriminative model may be used to predict a new class label corresponding to segments included in the new multivariate time series data. If the new class label indicates a potential fault in operation of the machine, a notification may be provided to one or more users.
(FR) L'invention concerne un procédé mis en œuvre par ordinateur pour réaliser une surveillance d'état de machine pour un diagnostic de défaillance, comprenant la collecte des données de série chronologique à plusieurs variables provenant d'une pluralité de capteurs dans une machine et le partitionnement des données de série chronologique à plusieurs variables en une pluralité de grappes de segments. Chaque grappe de segments correspond à l'une parmi une pluralité d'étiquettes de classe relatives à la surveillance d'état de machine. Les grappes de segments sont ensuite regroupées en prototypes de grappes de segments. Les grappes de segments et les prototypes de grappes de segments sont utilisés pour apprendre un modèle discriminatif qui prédit une étiquette de classe. Ensuite, à mesure que de nouvelles données de série chronologique à plusieurs variables sont collectées à partir des capteurs dans la machine, le modèle discriminatif peut être utilisé pour prédire une nouvelle étiquette de classe correspondant à des segments inclus dans les nouvelles données de série chronologique à plusieurs variables. Si la nouvelle étiquette de classe indique une défaillance potentielle dans le fonctionnement de la machine, une notification peut être délivrée à un ou plusieurs utilisateurs.
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Publication Language: English (EN)
Filing Language: English (EN)