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1. (WO2016112209) SYSTÈME DE DÉTECTION DE PANNES PAR APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE
Dernières données bibliographiques dont dispose le Bureau international   

N° de publication :    WO/2016/112209    N° de la demande internationale :    PCT/US2016/012518
Date de publication : 14.07.2016 Date de dépôt international : 07.01.2016
CIB :
G06Q 10/04 (2012.01)
Déposants : ECORITHM, INC. [US/US]; 5383 Hollister Avenue, Suite 270 Goleta, CA 93111 (US)
Inventeurs : GEORGESCU, Michael, Vincent; (US).
MEZIC, Igor; (US).
PESCHIERA, Gabriel, Sebastian; (US).
KASPER III, Donald, William; (US).
LOIRE, Sophie, Marie Louise; (US)
Mandataire : CHRISTENSEN, Michael, R.; (US)
Données relatives à la priorité :
62/101,865 09.01.2015 US
62/108,478 27.01.2015 US
Titre (EN) MACHINE LEARNING-BASED FAULT DETECTION SYSTEM
(FR) SYSTÈME DE DÉTECTION DE PANNES PAR APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE
Abrégé : front page image
(EN)Various systems and methods are provided that detect faults in data-based systems utilizing techniques that stem from the field of spectral analysis and artificial intelligence. For example, a data-based system can include one or more sensors associated with a subsystem that measure time-series data. A set of indicator functions can be established that define anomalous behavior within a subsystem. The systems and methods disclosed herein can, for each sensor, analyze the time-series data measured by the respective sensor in conjunction with one or more indicator functions to identify anomalous behavior associated with the respective sensor of the subsystem. A spectral analysis can then be performed on the analysis to generate spectral responses. Clustering techniques can be used to bin the spectral response values and the binned values can be compared with fault signatures to identify faults. Identified faults can then be displayed in a user interface.
(FR)L'invention concerne divers systèmes et procédés qui détectent des pannes dans des systèmes basés sur des données employant des techniques qui dérivent du domaine de l'analyse spectrale et de l'intelligence artificielle. Par exemple, un système basé sur des données peut comprendre un ou plusieurs capteurs associé à un sous-système, qui mesurent des données en série chronologique. Un ensemble de fonctions indicatrices peut être établi, qui définit un comportement anormal au sein d'un sous-système. Les systèmes et procédés décrits ici peuvent, pour chaque capteur, analyser les données en série chronologique mesurées par le capteur considéré en conjonction avec une ou plusieurs fonctions indicatrices pour identifier un comportement anormal associé au capteur considéré du sous-système. Une analyse spectrale peut alors être effectuée sur l'analyse pour générer des réponses spectrales. Des techniques de regroupement peuvent être utilisées pour classer les valeurs de réponses spectrales et les valeurs classées peuvent être comparées à des signatures de pannes pour identifier des pannes. Les pannes identifiées peuvent alors être affichées dans une interface d'utilisateur.
États désignés : AE, AG, AL, AM, AO, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BH, BN, 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, IR, IS, JP, KE, KG, KN, KP, KR, KZ, LA, LC, LK, LR, LS, LU, LY, MA, MD, ME, MG, MK, MN, MW, MX, MY, MZ, NA, NG, NI, NO, NZ, OM, PA, PE, PG, PH, PL, PT, QA, RO, RS, RU, RW, SA, SC, SD, SE, SG, SK, SL, SM, ST, SV, SY, TH, 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, LR, LS, MW, MZ, NA, RW, SD, SL, ST, SZ, TZ, UG, ZM, ZW)
Office eurasien des brevets (OEAB) (AM, AZ, BY, KG, KZ, RU, TJ, TM)
Office européen des brevets (OEB) (AL, 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, RS, SE, SI, SK, SM, TR)
Organisation africaine de la propriété intellectuelle (OAPI) (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, KM, ML, MR, NE, SN, TD, TG).
Langue de publication : anglais (EN)
Langue de dépôt : anglais (EN)