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1. (WO2010011918) PROCÉDÉS DE PRONOSTIC DE SYSTÈMES MÉCANIQUES
Dernières données bibliographiques dont dispose le Bureau international   

N° de publication :    WO/2010/011918    N° de la demande internationale :    PCT/US2009/051680
Date de publication : 28.01.2010 Date de dépôt international : 24.07.2009
CIB :
G05B 13/00 (2006.01), G05B 23/00 (2006.01)
Déposants : UNIVERSITY OF CINCINNATI [US/US]; 51 Goodman Drive, Suite 240 Cincinnati, OH 45221-0829 (US) (Tous Sauf US).
LEE, Jay [US/US]; (US) (US Seulement).
LIAO, Linxia [CN/US]; (US) (US Seulement)
Inventeurs : LEE, Jay; (US).
LIAO, Linxia; (US)
Mandataire : RERICHA, Nicholaus, R.; (US)
Données relatives à la priorité :
61/083,341 24.07.2008 US
Titre (EN) METHODS FOR PROGNOSING MECHANICAL SYSTEMS
(FR) PROCÉDÉS DE PRONOSTIC DE SYSTÈMES MÉCANIQUES
Abrégé : front page image
(EN)A method of prognosing a mechanical system to predict when a failure may occur is disclosed. Measurement data corresponding to the mechanical system is used to extract one or more features by decomposing the measurement data into a feature space. A prediction model is then selected from a plurality of prediction models for the one or more features based at least on part on a degradation status of the mechanical system and a reinforcement learning model. A predicted feature space is generated by applying the selective prediction model to the feature space as well as a confidence value by comparing the predicted feature space with a normal baseline distribution, a faulty baseline distribution, or a combination thereof. A status of mechanical system based at least in part on the confidence value is then provided.
(FR)L’invention concerne un procédé de pronostic d’un système mécanique permettant de prédire quand une défaillance peut survenir. Des données de mesure correspondant au système mécanique sont utilisées pour extraire une ou plusieurs caractéristiques en décomposant les données de mesure en un espace de caractéristiques. Un modèle de prédiction est ensuite sélectionné parmi une pluralité de modèles de prédiction pour une ou plusieurs caractéristiques sur la base, au moins en partie, d’un état de dégradation du système mécanique et d’un modèle d’apprentissage de consolidation. Un espace de caractéristiques prédit est généré en appliquant le modèle de prédiction sélectif à l’espace de caractéristiques et une valeur de confiance est générée en comparant l’espace de caractéristiques prédit avec une distribution de base normale, une distribution de base défaillante, ou une combinaison de celles-ci. Un état de système mécanique basé au moins en partie sur la valeur de confiance est ensuite fourni.
États désignés : AE, AG, AL, AM, AO, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BH, BR, BW, BY, BZ, CA, CH, CL, 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, PE, 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.
Organisation régionale africaine de la propriété intellectuelle (ARIPO) (BW, GH, GM, KE, LS, MW, MZ, NA, SD, SL, SZ, TZ, UG, ZM, ZW)
Office eurasien des brevets (OEAB) (AM, AZ, BY, KG, KZ, MD, RU, TJ, TM)
Office européen des brevets (OEB) (AT, BE, BG, CH, CY, CZ, DE, DK, EE, ES, FI, FR, GB, GR, HR, HU, IE, IS, IT, LT, LU, LV, MC, MK, MT, NL, NO, PL, PT, RO, SE, SI, SK, SM, TR)
Organisation africaine de la propriété intellectuelle (OAPI) (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, ML, MR, NE, SN, TD, TG).
Langue de publication : anglais (EN)
Langue de dépôt : anglais (EN)