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[发明专利]基于来自机器人周期数据的过程指纹的异常值检测-CN202080103311.4在审
发明人：阿尔扎马·穆扎法尔·科特里瓦拉;本杰明·克洛珀;伊多·阿米哈伊;皆川大辅;多米尼克·奥尔舒夫斯基;K·莫茨 -专利权人： ABB瑞士股份有限公司
申请日： 2020-08-21 - 公布日： 2023-03-31 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种用于基于来自机器人周期数据的过程指纹的异常值检测的系统；该系统包括：数据收集部件，被配置成收集周期数据，其中周期数据包括多个向量，多个向量中的每个向量包括来自机器人周期数据的一个单独周期的数据；数据存储部件，其中数据存储部件被配置成存储所收集的周期数据；和数据处理部件，被配置成由周期开始信号触发而执行对所存储的周期数据的云处理，其中数据处理部件被配置成解析所存储的周期数据并且基于配置文件来处理所存储的周期数据，配置文件定义所存储的周期数据的元数据，其中数据处理部件被配置成使用元数据从所存储的周期数据中提取过程指纹。
基于来自机器人周期数据过程指纹异常检测

[发明专利]用于低压、中压或高压断路器的监测系统-CN202210879997.7在审
发明人：艾丁·博亚西;伊多·阿米哈伊 -专利权人： ABB瑞士股份有限公司
申请日： 2022-07-25 - 公布日： 2023-02-07 - 主分类号： G01R31/327 文献下载
摘要：本发明涉及一种用于低压、中压或高压断路器的监测系统，包括：振动传感器；处理单元；以及输出单元；其中振动传感器被配置为被安装到断路器上；其中振动传感器被配置为至少在断路器的闭合操作的时间部分上获取时间振动信号；其中振动传感器被配置为向处理单元提供时间振动信号；其中处理单元被配置为确定多个物理开关事件以及多个物理开关事件在断路器的闭合操作上的对应的多个时间点；其中处理单元被配置为确定与断路器的闭合操作相关联的一个或多个特征时间；其中处理单元被配置为确定断路器的操作功能性的指示；并且其中输出单元被配置为输出与断路器的操作功能性的指示相关的信息。
用于低压高压断路器监测系统

[发明专利]用于低压、中压或高压断路器的监测系统-CN202210904889.0在审
发明人：艾丁·博亚西;伊多·阿米哈伊 -专利权人： ABB瑞士股份有限公司
申请日： 2022-07-29 - 公布日： 2023-02-07 - 主分类号： G01R31/327 文献下载
摘要：本发明涉及一种用于低压、中压或高压断路器的监测系统，包括：振动传感器；处理单元；以及输出单元；其中振动传感器被配置为被安装到断路器上；其中振动传感器被配置为至少在断路器的闭合操作的时间部分上获取时间振动信号；其中振动传感器被配置为向处理单元提供时间振动信号；其中处理单元被配置为确定闭合操作的多个特征，其中每个特征与以下中的一项相关联：闭合操作的发起；闩锁释放；可移动触头朝着固定触头的移动；可移动触头与固定触头的触头接触；以及可移动触头的移动的停止；其中处理单元被配置为确定断路器的操作功能性的指示；并且其中输出单元被配置为输出与断路器的操作功能性的指示相关的信息。
用于低压高压断路器监测系统

[发明专利]针对工业机器学习的数据处理-CN202180026316.6在审
发明人：本杰明·克洛珀;贝内迪特·施密特;伊多·阿米哈伊;蒙塞夫·希欧亚;扬·克里斯托夫·施拉克;阿扎姆·穆扎法尔·科特里瓦拉;马丁·霍伦德;丹尼斯·詹卡;菲力克斯·伦德斯;海迪尔·阿布夸克 -专利权人： ABB瑞士股份有限公司
申请日： 2021-03-10 - 公布日： 2022-11-22 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明涉及用于自动化工业机器学习应用的开发的计算机实现方法(100)，特别地针对预测性维护、过程监视、事件预测或根本原因分析。该方法由一个或多个子方法组成，根据工业机器学习问题，该一个或多个子方法可以被迭代地执行。这些子方法包括以下方法中的至少一个：自动清洗在机器学习模型的训练(S10)和后续应用(S15)中的数据的方法，借助其他时间戳记录标记(S11)时间序列(特别是信号数据)的方法，借助过程挖掘的特征工程(S12)，以及用于数据分割和分类的自动超参数调试(S14)。
针对工业机器学习数据处理

[发明专利]用于工业工厂机器学习系统的分层机器学习方法-CN202180026332.5在审
发明人：贝内迪克特·施密特;伊多·阿米哈伊;阿扎姆·穆扎法尔·科特里瓦拉;蒙塞夫·希欧亚;丹尼斯·詹卡;菲力克斯·伦德斯;扬·克里斯托夫·施拉克;马丁·霍伦德;海迪尔·阿布夸克;本杰明·克洛珀 -专利权人： ABB瑞士股份有限公司
申请日： 2021-03-31 - 公布日： 2022-11-18 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明涉及一种用于工业工厂机器学习系统的分层机器学习的计算机实现的方法，包括以下步骤：由机器学习单元(10)接收(S10)拓扑模型(T)，所述拓扑模型包括关于在所述工业工厂(20)的组件之间的层级关系的结构信息；其中所述组件包括所述工业工厂(20)的传感器的数据信号(S)和分级单元(A、SU)，其中所述分级单元(A、SU)包括所述工业工厂(20)的资产(A)、工厂子单元(SU)、工厂单元和工厂部分；由所述机器学习单元(10)使用接收到的所述数据信号(S)和接收到的所述拓扑模型(T)来确定(S20)包括多个层级(Lb、Li、Lt)的表示分层结构(H)，其中所述表示分层结构(H)包括针对多个接收到的所述数据信号(S)中的每一个的信号表示(AE1,1)和针对不同层级上的所述分层单元(A、SU)中的每一个的分层表示(AEA、AESU)；其中较高层级上的每个表示(AEA、AESU)表示较低层级上的一组表示(AEA、AE1,1)；其中所述信号表示(AE1,1)和所述分层表示(AEA、AESU)中的每一个包括机器学习模型；由所述机器学习单元(10)使用所确定的分层表示(AEA、AESU)来训练(S30)所述机器学习单元(10)的输出机器学习模型(11)。
用于工业工厂机器学习系统分层学习方法

[发明专利]训练针对工业应用的人工智能模块-CN202180025554.5在审
发明人：贝内迪特·施密特;伊多·阿米哈伊;阿扎姆·穆扎法尔·科特里瓦拉;蒙塞夫·希欧亚;菲力克斯·伦德斯;丹尼斯·詹卡;马丁·霍伦德;扬·克里斯托夫·施拉克;海迪尔·阿布夸克;本杰明·克洛珀 -专利权人： ABB瑞士股份有限公司
申请日： 2021-03-10 - 公布日： 2022-11-11 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：提供一种生成用于训练人工智能模块(10)(AI模块)的训练数据集的计算机实现的方法。该方法包括提供数据存储装置(102)上的第一数据集(12)和第二数据集(14)，其中第一数据集5包括指示工业系统的第一操作状况的一个或多个第一数据元素(13)，其中第二数据集包括指示工业系统的第二操作状况的一个或多个第二数据元素(15)，其中第一操作状况基本上匹配第二操作状况。该方法还包括确定用于将第一数据集(12)中的一个或多个第一10数据元素(13)转换为第二数据集(14)中的一个或多个第二数据元素(15)的数据转换，对第一数据集中的一个或多个第一数据元素(13)和/或对一个或多个另一数据集中的一个或多个另一数据元素应用所确定的数据转换，从而生成经转换的数据集，以及基于至少一部分经转换的数据集来生成用于训练AI模块(10)的训练数据集。
训练针对工业应用人工智能模块

[发明专利]用于工业车间的特定生产过程的迁移学习方法-CN202180014315.X在审
发明人：贝内迪克特·施密特;伊多·阿米哈伊;阿扎姆·穆扎法尔·科特里瓦拉;蒙塞夫·希欧亚;丹尼斯·詹卡;菲力克斯·伦德斯;扬·克里斯托夫·施拉克;马丁·霍伦德;海迪尔·阿布夸克;本杰明·克洛珀 -专利权人： ABB瑞士股份有限公司
申请日： 2021-03-31 - 公布日： 2022-09-20 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明涉及一种用于工业车间的特定生产过程的迁移学习方法，包括以下步骤：提供(S10)定义生产过程的期望数据的多个数据模板(T)；提供(S20)包括所述特定生产过程的数据点的所述工业车间的车间数据(P)，其中所述数据点(P)包括关于所述特定生产过程的输入和输出的信息；其中，所述数据模板(T)根据所述预期数据在所述工业车间中的关系来定义所述预期数据的分组；确定(S30)所述特定生产过程的过程实例，定义所述车间数据(P)与所述特定生产过程的期望数据之间的映射；使用所确定的过程实例来确定(S40)历史过程数据，该历史过程数据是与该特定生产过程相关的历史传感器数据；使用所确定的过程实例(I)和所确定的历史过程数据(H)来确定(S50)训练数据；其中所述训练数据包括结构化的数据矩阵，其中所述数据矩阵的列表示根据所述数据模板(T)分组的所述传感器数据，并且其中所述数据矩阵的行表示获得所述传感器数据的时间戳；使用所确定的过程实例提供(S60)预训练的机器学习模型；以及使用所提供的预训练模型和所确定的训练数据来训练(S70)新的机器学习模型。
用于工业车间特定生产过程迁移学习方法

[发明专利]工业车间机器学习系统-CN202180014548.X在审
发明人：贝内迪克特·施密特;伊多·阿米哈伊;阿扎姆·穆扎法尔·科特里瓦拉;蒙塞夫·希欧亚;丹尼斯·詹卡;菲力克斯·伦德斯;扬·克里斯托夫·施拉克;马丁·霍伦德;海迪尔·阿布夸克;本杰明·克洛珀 -专利权人： ABB瑞士股份有限公司
申请日： 2021-03-31 - 公布日： 2022-09-20 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明涉及一种工业车间机器学习系统，包括：机器学习模型，提供机器学习数据；工业车间，提供车间数据；以及抽象层，连接机器学习模型和工业车间，其中抽象层被配置为使用机器学习标记语言在机器学习模型和工业车间之间提供标准化通信。
工业车间机器学习系统

[发明专利]用于监测机器学习模型的方法和装置-CN202180010404.7在审
发明人：贝内迪克特·施密特;伊多·阿米哈伊;蒙塞夫·希欧亚;阿尔扎马·科特里瓦拉;马丁·霍伦德;丹尼斯·詹卡;菲力克斯·伦德斯;扬·克里斯托夫·施拉克;本杰明·克洛珀;海迪尔·阿布夸克 -专利权人： ABB瑞士股份有限公司
申请日： 2021-03-11 - 公布日： 2022-09-06 - 主分类号： G05B23/02 文献下载
摘要：本发明涉及监测或控制工业过程的领域，特别是借助于人工神经网络。该方法包括以下步骤：借助于第一输入数据集(31)作为第一输入(11)来训练第一控制模型(10)，产生经训练的第一控制模型(10T)；将经训练的第一控制模型(10T)复制到第二控制模型(20)，其中，在复制之后，第二输入层(22)和多个第二隐藏层(24)与多个第一隐藏层(14)相同，并且第一输出层(18)被第二输出层(28)替代；冻结多个第二隐藏层(24)；借助于第一输入数据集(31)作为第二输入(21)来训练第二控制模型(20)，产生经训练的第二控制模型(20T)；以及借助于第二输入数据集(32)作为第二输入(21)来运行经训练的第二控制模型(20T)，其中第二输出(29)输出第一控制模型(10)的质量度量(qm)。
用于监测机器学习模型方法装置

[发明专利]中压开关设备或控制设备监测系统-CN202111478036.7在审
发明人：拉尔夫·吉策尔;伊多·阿米哈伊;艾丁·博亚西;马塞洛·迪克斯;约尔格·格布哈特 -专利权人： ABB瑞士股份有限公司
申请日： 2021-12-06 - 公布日： 2022-06-24 - 主分类号： G06V20/52 文献下载
摘要：本发明涉及一种中压开关设备或控制设备监测系统(10)，该监测系统(10)包括：红外相机(20)；以及处理单元(30)；其中红外相机被配置为被安装在中压开关设备或控制设备(40)内；其中红外相机被配置为获取红外图像，其中红外图像包括开关设备或控制设备(50)的两个或三个载流部件的图像数据，并且其中两个或三个载流部件是开关设备或控制设备内的两个或三个等效系统的相同载流部件；其中红外相机被配置为将红外图像提供给处理单元；其中处理单元被配置为确定两个或三个载流部件正确操作或者两个或三个载流部件中的一个载流部件有故障，其中该确定包括通过由处理单元实现的自动编码器对红外图像的分析。
开关设备控制设备监测系统

[发明专利]用于监测断路器的系统-CN202111393011.7在审
发明人： 伊多·阿米哈伊;艾丁·博亚西;拉尔夫·吉策尔 -专利权人： ABB瑞士股份有限公司
申请日： 2021-11-23 - 公布日： 2022-05-27 - 主分类号： G01R31/327 文献下载
摘要：本发明涉及一种用于监测断路器的系统，该系统包括：至少一个传感器；以及处理单元；其中至少一个传感器被配置为被定位和利用来获得可操作的断路器的主轴的至少一个传感器数据；其中至少一个传感器被配置为将可操作的断路器的主轴的至少一个传感器数据提供给处理单元；以及其中处理单元被配置为确定可操作的断路器的可移动触头的位置和/或速度信息，其中该确定包括通过由处理单元实现的经训练的神经网络对可操作的断路器的主轴的至少一个传感器数据的分析。
用于监测断路器系统

[发明专利]用于监测断路器的系统-CN202111347325.3在审
发明人： 伊多·阿米哈伊;艾丁·博亚西;拉尔夫·吉策尔 -专利权人： ABB瑞士股份有限公司
申请日： 2021-11-15 - 公布日： 2022-05-17 - 主分类号： G01R31/327 文献下载
摘要：本发明涉及一种用于监测断路器的系统，该系统包括：至少一个传感器；以及处理单元；其中至少一个传感器被配置为被定位并被利用以获得操作断路器的至少一个第一部分的至少一个时序传感器数据；其中至少一个传感器被配置为将操作断路器的至少一个第一部分的至少一个时序传感器数据提供给处理单元；并且其中处理单元被配置为确定操作断路器的至少一个第二部分在正确操作还是操作断路器的至少一个第二部分具有故障，其中该确定包括通过由处理单元实现的经训练的神经网络对操作断路器的至少一个第一部分的至少一个时序传感器数据的分析。
用于监测断路器系统

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