To reliably detect system degradation based on association with a whole engineered system.SOLUTION: A system 300 of detecting degraded components in an engineered system 112 includes: a set of components 114 that make up the engineered system configured to generate real-time data 310 representing a set of real-time operational actions 308 associated with the respective components; a predictive model 138 configured to predict a normal operational action 202 associated with a prescribed component 116 by means of relation with other normal operational actions 204, 206 associated respectively with other components 118, 120; a processor 324 configured to receive the set of real-time operational actions and to categorize the real-time operational action as normal or anomalous based on the predictive model; and an output device 328 configured to output a fault diagnosis notification 330 in response to categorization as anomalous.SELECTED DRAWING: Figure 3
【課題】システムの劣化を、被設計システム全体との関連に基づいて確実に検知する。【解決手段】被設計システム112における劣化コンポーネントを検知するシステム300は、被設計システムを構成するコンポーネント集合114と、それぞれのコンポーネントに関連付けられた一組のリアルタイムオペレーション挙動308を表すリアルタイムデータ310を生成し、所与のコンポーネント116に関連付けられた正常オペレーション挙動202を、他のコンポーネント118、120のそれぞれに関連付けられた他の正常オペレーション挙動204、206との関係により予測する予測モデル138と、一組のリアルタイムオペレーション挙動を受け取り、予測モデルに基づいてリアルタイムオペレーション挙動を正常又は異常のいずれかに分類するプロセッサ324と、異常と分類した場合に故障診断通知330を出力するよう構成された出力装置328と、を含む。【選択図】図3
DATA DRIVEN MACHINE LEARNING FOR MODELING AIRCRAFT SENSORS
航空機センサをモデリングするためのデータ主導方式機械学習
14.01.2021
Patent
Elektronische Ressource
Japanisch
IPC: | G06N COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS , Rechnersysteme, basierend auf spezifischen Rechenmodellen / B64F GROUND OR AIRCRAFT-CARRIER-DECK INSTALLATIONS SPECIALLY ADAPTED FOR USE IN CONNECTION WITH AIRCRAFT , Boden- oder Flugzeugträgerdeckeinrichtungen besonders ausgebildet für die Verwendung in Verbindung mit Luftfahrzeugen |
DATA DRIVEN MACHINE LEARNING FOR MODELING AIRCRAFT SENSORS
Europäisches Patentamt | 2020
|DATA DRIVEN MACHINE LEARNING FOR MODELING AIRCRAFT SENSORS
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|AIRCRAFT DESIGN PARAMETER ESTIMATION USING DATA-DRIVEN MACHINE LEARNING MODELS
British Library Conference Proceedings | 2022
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