[发明专利]交通工具故障检测系统和用于交通工具故障检测的方法有效
申请号: | 201811256277.5 | 申请日: | 2018-10-26 |
公开(公告)号: | CN109727336B | 公开(公告)日: | 2022-04-22 |
发明(设计)人: | 约翰·M·博希奥 | 申请(专利权)人: | 波音公司 |
主分类号: | G07C5/08 | 分类号: | G07C5/08;G01D21/02 |
代理公司: | 北京康信知识产权代理有限责任公司 11240 | 代理人: | 梁丽超;沈丹阳 |
地址: | 美国伊*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 交通工具 故障 检测 系统 用于 方法 | ||
本申请涉及交通工具故障检测系统和用于交通工具故障检测的方法。交通工具故障检测系统(199)包括:多个传感器(101),耦接至交通工具系统(110)并且被配置为检测数据的各个时间序列(123TS),其中,数据的每个时间序列(123TS,125TS)对应于多个部件参数(460)中的一个部件参数(123,125);交通工具控制模块(120),耦接至多个传感器(101),被配置为:确定多个部件参数(460)之间的一个或多个关系(140)的存在,以及基于多个部件参数(460)之间的一个或多个关系(140),识别数据的各个时间序列(123TS,125TS)中的异常;以及用户界面(175),耦接至交通工具控制模块(120)向操作者呈现数据的各个时间序列(123TS,125TS)中的异常的指示(177)。
技术领域
示例性实施方式总体涉及故障检测,并且具体地,涉及使用无监督故障检测系统的故障检测,该无监督故障检测系统通过识别部件参数之间的关系来结合一个或多个交通工具系统的领域知识。
背景技术
通常,使用一些形式的统计分析执行诸如飞机的交通工具的故障检测。通常,数字传感器数据在传感器数据时间序列中获得,并且使用例如基于机器学习的解决方案转变为用于统计(或其它)处理的数学形式。这些基于机器学习的解决方案从诸如传感器数据时间序列的数据集中提取已知为特征的统计测量。特征的实例包括在整个交通工具行程(在飞机的情况下,其是整个飞行)过程中的最小值、最大值或平均参数值。在一系列交通工具行程中比较特征值,以尝试识别交通工具部件故障之前的传感器数据时间序列的趋势。
发明内容
因此,旨在解决所识别的上述问题中的至少一个或多个的装置和方法将具有实用性。
以下为根据本公开的主题的可要求保护或可不要求保护的实例的非穷尽列表。
根据本公开的主题的一个实例涉及一种交通工具故障检测系统,包括:第一传感器,耦接至交通工具系统并且被配置为检测第一部件参数的数据的第一时间序列;第二传感器,耦接至交通工具系统并且被配置为检测第二部件参数的数据的第二时间序列;交通工具控制模块,耦接至第一传感器和第二传感器,该交通工具控制模块被配置为确定第一部件参数与第二部件参数之间的关系的存在,并且基于第一部件参数与第二部件参数之间的关系,识别数据的第一时间序列和数据的第二时间序列的一个或多个中的异常;以及用户界面,耦接至交通工具控制模块,该用户界面被配置为向操作者呈现数据的第一时间序列和数据的第二时间序列的一个或多个中的异常的指示。
根据本公开的主题的另一实例涉及一种交通工具故障检测系统,包括:多个传感器,该多个传感器耦接至交通工具系统并且被配置为检测数据的各个时间序列,数据的每个时间序列对应于多个部件参数的部件参数;交通工具控制模块,耦接至多个传感器,该交通工具控制模块被配置为确定多个部件参数之间的一个或多个关系的存在,并且基于多个部件参数之间的一个或多个关系识别数据的各个时间序列中的异常;以及用户界面,耦接至交通工具控制模块,该用户界面被配置为向操作者呈现数据的各个时间序列中的异常的指示。
根据本公开的主题的又一实例涉及一种用于交通工具故障检测的方法,该方法包括:利用耦接至交通工具系统的多个传感器,检测数据的各个时间序列,数据的每个时间序列对应于多个部件参数的部件参数;利用耦接至多个传感器的交通工具控制模块,确定多个部件参数之间的一个或多个关系的存在;利用交通工具控制模块,基于多个部件参数之间的一个或多个关系识别数据的各个时间序列中的异常;以及利用耦接至交通工具控制模块的用户界面,向操作者呈现数据的各个时间序列中的异常的指示。
附图说明
因此已经以一般术语描述了本公开的实例,现在将参考附图,附图不必按比例绘制,并且其中,遍及几个视图,同样的附图标记表示相同或相似的部件,并且其中:
图1是根据本公开的方面的交通工具故障检测系统的示意性框图;
图2A是根据本公开的方面的在交通工具部件的无故障正常操作条件下获得的数据的正常时间序列的示例性说明;
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