具有预测性维护调度的智能照明系统及其操作的方法技术方案

照明系统可以包括：可以被配置为执行以下操作的至少一个控制器：获得照明日志记录数据，所述照明日志记录数据包括与所述照明系统的特征相关并且从多个特征空间获得的特征信息；确定照明预测数据，所述照明预测数据根据所述照明日志记录数据，预测未来时间处所述照明系统中的至少一个部件故障，并且包括至少一个复杂特征；根据所述照明预测数据和维护成本，对被预测为在未来时间处发生的所预测的部件故障进行建模；和/或将所预测的部件故障模型存储在存储器中。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本系统涉及智能照明系统，并且更特别地说，涉及处理来自多个信息空间的信息以预测和调度维护操作的照明系统及其操作的方法。
技术介绍
通常，在街道照明系统中，非功能性灯被维护员工响应于报告所述非功能性灯的服务调用而用新灯进行更换。该过程要求灯在它们被更换之前被吹灭，这可能增加用户不便。此外，如果灯在它们出故障之前早早地被更换，则某些灯寿命可能会被损失，这可能增加总体维护成本。尽管数据存储正变得更便宜和丰富，但管理、维护和处理大型数据集仍然是昂贵的。此外，数据中的大部分数据在处理之前因为它不是相关的、引入噪声或者使分析缓慢而被移除。噪声、丢失的数据和错误的数据是大型数据库中非常常见的。在没有充足的数据质量的情况下，数据分析型应用不能提供必要的高质量结论。最后，从室外照明系统发送大量数据需要可以处置产生的高网络业务量和存储需求的更复杂和昂贵的照明系统设计。本文中描述的（一个或者多个）系统、（一个或者多个）设备、（一个或者多个）方法、（一个或者多个）用户界面、（一个或者多个）计算机程序、进程等（除非上下文以其他方式指出，否则在下文中这些项中的每项都将被称为系统）解决现有技术的系统中的问题。
技术实现思路
根据本系统的实施例，公开了可以包括被配置为执行以下操作的至少一个控制器的照明系统：获得照明日志记录数据，所述照明日志记录数据包括与所述照明系统的特征相关并且从多个特征空间获得的特征信息；确定照明预测数据，所述照明预测数据根据所述照明日志记录数据，预测未来时间处所述照明系统中的至少一个部件故障，并且包括至少一个复杂特征；根据所述照明预测数据和维护成本，对被预测为在未来时间处发生的所预测的部件故障进行建模；以及，将经建模的所预测的部件故障存储在存储器中。进一步设想了所述控制器可以被进一步配置为，将经建模的所预测部件故障渲染在所述照明系统的显示器上。还设想了所述控制器可以被进一步配置为，从以下各项中的至少一项获得所述照明日志记录数据：灯电气部分、系统操作信息部分、传感器、安装配置部分、气象信息部分、交通部分和犯罪部分。还设想了所述照明系统可以进一步包括多个灯，并且经建模的所预测部件故障可以包括所述多个灯中的两个或更多个灯的所预测的灯故障以及对应的所预测的故障时间。进一步设想了所述控制器可以被进一步配置为，根据对应的灯的地球物理位置和所预测的故障时间，对所预测的灯故障中的至少两个所预测的灯故障进行聚类。然而，在另一其它的实施例中，仅一个聚类可以包括至少一个灯。此外，设想了所述控制器可以被进一步配置为，调度维护，以在被确定为就所述聚类而言是最优的所确定的时间处更换所述聚类的所述灯。例如，假设所述系统已预测许多所预测的灯故障（例如，在一个或多个未来时间处），则所述系统可以然后根据可以已知为成本函数的数学模型执行聚类（以及对灯更换的及时调度）以最小化维护成本。因而，通过使用成本函数，不同成本类型可以被所述系统在数学上考虑，所述不同成本类型诸如是进行更换回合的固定成本（（例如，其可以包括修理设备成本、人员成本（固定薪水）等），其可以独立于灯的数量/位置地被考虑）、进行更换回合的可变成本（（例如，其可以包括卡车的燃料成本、人员的薪水（例如，按钟点计算的、加班的）等），并且其可以是取决于将被修理的灯的数量和位置中的至少一项的）、太早对（例如，被预测为故障的多个灯的）灯进行更换的成本（例如，被浪费的寿命）、太迟对（例如，所述多个灯的）灯进行更换的成本（例如，性能下降、市民的投诉、品牌受损等）以及对硬件进行更换的成本。给定该成本函数，所述系统可以确定一个或多个聚类（例如，通过进行聚类）和时间（例如，未来的一天、日期、时间），对于所述一个或多个聚类和时间，成本可以被确定为是针对更换至少一个对应聚类的灯被最优地最小化的。所述系统可以使用启发法以执行所述聚类。根据本系统的另一其它的实施例，公开了确定照明系统的性能的方法，所述方法可以被所述照明系统的至少一个控制器执行，并且可以包括以下动作中的一个或多个动作：获得照明日志记录数据，所述照明日志记录数据包括与所述照明系统的特征相关并且从多个特征空间获得的特征信息；确定照明预测数据，所述照明预测数据根据所述照明日志记录数据，预测未来时间处所述照明系统中的至少一个部件故障，并且包括至少一个复杂特征；根据所述照明预测数据和维护成本，对被预测为在未来时间处发生的所预测的部件故障进行建模；以及，将经建模的所预测的部件故障存储在存储器中。还设想了所述方法可以进一步包括以下动作：将经建模的所预测的部件故障渲染在所述照明系统的显示器上。还设想了所述方法可以进一步包括从以下各项中的至少一项获得所述照明日志记录数据的动作：灯电气部分、系统操作信息部分、传感器、安装配置部分、气象信息部分、交通部分和犯罪部分。根据某些实施例，所述照明系统可以进一步包括多个灯，并且经建模的所预测部件故障可以包括所述多个灯中的两个或更多个灯的所预测的灯故障以及对应的所预测的故障时间。所述方法可以进一步包括以下动作：根据对应的灯的地球物理位置和所预测的故障时间，对所预测的灯故障中的至少两个所预测的灯故障进行聚类。根据某些实施例，所述方法可以进一步包括以下动作：调度维护，以在被确定为就所述聚类而言是最优的所确定的时间处更换所述聚类的所述灯。根据本系统的另一其它的实施例，公开了被存储在计算机可读存储器介质上的计算机程序，所述计算机程序被配置为确定照明系统的性能，所述计算机程序包括被配置为执行以下操作的程序部分：获得照明日志记录数据，所述照明日志记录数据包括与所述照明系统的特征相关并且从多个特征空间获得的特征信息；确定照明预测数据，所述照明预测数据根据所述照明日志记录数据，预测未来时间处所述照明系统中的至少一个部件故障，并且包括至少一个复杂特征；根据所述照明预测数据和维护成本，对被预测为在未来时间处发生的所预测的部件故障进行建模；以及，将经建模的所预测的部件故障存储在所述照明系统的存储器中。根据某些实施例，所述程序部分可以被进一步配置为，将经建模的所预测的部件故障渲染在所述照明系统的显示器上。还设想了所述程序部分可以被进一步配置为，从以下各项中的至少一项获得所述照明日志记录数据：灯电气部分、系统操作信息部分、传感器、安装配置部分、气象信息部分、交通部分和犯罪部分。还设想了所述照明系统可以进一步包括多个灯，并且经建模的所预测部件故障可以包括所述多个灯中的两个或更多个灯的所预测的灯故障以及对应的所预测的故障时间。根据某些实施例，所述程序部分可以被进一步配置为，根据对应的灯的地球物理位置和所预测的故障时间，对所预测的灯故障中的至少两个所预测的灯故障进行聚类。进一步地，所述程序部分可以被进一步配置为，调度维护，以在被确定为就所述聚类而言是最优的所确定的时间处更换所述聚类的所述灯。根据本系统的另一进一步的实施例，公开了照明系统，所述照明系统可以包括可以被配置为执行以下操作的至少一个控制器：获得与当前时间处的照明系统的特征相关的照明日志记录数据；根据与所述当前时间处的所述照明系统的特征相关的所述照明日志记录数据，确定包括至少一个复杂特征的照明预测数据；根据所确定的照明预测数据，形成被预测为在未来时间处发生的所述照明系统中的所预测的部件故障的模型；本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种照明系统（100），包括：至少一个控制器（102，610），其被配置为执行以下操作：获得照明日志记录数据，所述照明日志记录数据包括与所述照明系统的特征相关并且从多个特征空间获得的特征信息；确定照明预测数据，所述照明预测数据根据所述照明日志记录数据预测未来时间处所述照明系统中的至少一个部件故障，并且包括至少一个复杂特征；根据所述照明预测数据和维护成本，对被预测为在未来时间处发生的所预测的部件故障进行建模；以及将所预测的部件故障模型存储在存储器（112，620）中。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】2014.03.06 US 61/9488711.一种照明系统（100），包括：至少一个控制器（102，610），其被配置为执行以下操作：获得照明日志记录数据，所述照明日志记录数据包括与所述照明系统的特征相关并且从多个特征空间获得的特征信息；确定照明预测数据，所述照明预测数据根据所述照明日志记录数据预测未来时间处所述照明系统中的至少一个部件故障，并且包括至少一个复杂特征；根据所述照明预测数据和维护成本，对被预测为在未来时间处发生的所预测的部件故障进行建模；以及将所预测的部件故障模型存储在存储器（112，620）中。2.根据权利要求1所述的系统，其中，所述控制器被进一步配置为，将经建模的所预测部件故障渲染在所述照明系统的显示器（630）上。3.根据权利要求1所述的系统，其中，所述控制器被进一步配置为，从以下各项中的至少一项获得所述照明日志记录数据：灯电气部分（120-1）、系统操作信息部分（120-2）、传感器（120-3）、安装配置部分（120-4）、气象信息部分（120-5）、交通部分（120-6）和犯罪部分（120-7）。4.根据权利要求1所述的系统，其中，所述照明系统进一步包括多个灯（106-x），并且经建模的所预测部件故障包括所述多个灯中的两个或更多灯的所预测的灯故障以及对应的所预测的故障时间。5.根据权利要求4所述的系统，其中，所述控制器被进一步配置为，根据对应的灯的地球物理位置和所预测的故障时间，对所预测的灯故障中的至少两个所预测的灯故障进行聚类。6.根据权利要求5所述的系统，其中，所述控制器被进一步配置为，调度维护，以在被确定为就所述聚类而言是最优的所确定的时间处更换所述聚类的所述灯。7.一种确定照明系统（100）的性能的方法，所述方法被所述照明系统（100）的至少一个控制器（102，610）执行，并且包括以下动作：获得照明日志记录数据，所述照明日志记录数据包括与所述照明系统的特征相关并且从多个特征空间获得的特征信息；确定照明预测数据，所述照明预测数据根据所述照明日志记录数据，预测未来时间处所述照明系统中的至少一个部件故障，并且包括至少一个复杂特征；根据所述照明预测数据和维护成本，对被预测为在未来时间处发生的所预测的部件故障进行建模；以及将所预测的部件故障模型存储在存储器（112，620）中。8.根据权利要求7所述的方法，进一步包括以下动作：将所预测的部件故障渲染在所述照明系统的显示器（630）上。9.根据权利要求7所述的方法，进一步包括从以下各项中的至少一项获得所述照明日志记录数据的动作：灯电气部分（120-1）、系统操作信息部分（120-2）、传感器（120-3）、安装配置部分（120-4）、气象信息部分（120-5）、交通部分（120-6）和犯罪部分（120-7）。10.根据权利要求7所述的方法，其中，所述照明系统进一步包括多个灯（106-x），并且经建模的所预测部件故障包括所述多个灯中的两个或更多灯的所预测的灯故障以及对应的所预测的故障时间。11.根据权利要求10所述的方法，进一步包括以下动作：根据对应的灯的地球物理位置和所预测的故障时间，对所预测的灯故障中的至少两个所预测的灯故障进行聚类。12.根据权利要求...

【专利技术属性】
技术研发人员：ICM弗林森伯格，JM德邦特，AG斯尼特斯恩，SR巴格赫里，P沙，
申请(专利权)人：飞利浦灯具控股公司，
类型：发明
国别省市：荷兰;NL