用于修理机器次优操作的主动自动系统和方法技术方案

通过与至少一个机器有关的传感输入，识别可以表明机器的次优操作的一个或多个模式。所公开的方法进一步允许基于所识别的模式自动和主动选择并执行修正动作。修正动作可以包括调整机器软件参数，即配置，改变机器运行状态(温度、湿度、等)、库存日程安排(在故障之前的一星期预订锅炉/泵更换等)。

Active automatic system and method for sub optimal operation of repair machine

【技术实现步骤摘要】
用于修理机器次优操作的主动自动系统和方法
本专利技术通常涉及用于机器的维护系统，且更具体地涉及监测机器操作并主动维修机器故障，以改善机器运行。
技术介绍
近年来，通信、处理、云计算、人工智能、和其他计算机化技术已经极大地进步，预计会产生新的技术和制造。进一步地，自1970年代或在此之前采用的许多工业技术今天仍然被使用。与这些工业技术有关的现有技术方案通常有很小的改善，由此仅能略微地增加生产和产量。在现代制造实践中，制造商通常必须满足严格的生产时限并提供无瑕疵的或几乎无瑕疵的生产质量。结果，这些制造商在有意外的机器故障发生时面临严重损失。机器故障是在机器得不到正确维护时发生的事件。错误(其通常是相对于机器的正确状态的偏差)未必死故障，但是可能会导致和表明潜在的未来故障。除了故障外，错误可能会导致影响性能的异常的机器行为。对于典型的制造商来说，基于平均故障的机器停机时间(即由于机器故障造成生产部分或全部停止的平均时间量)为每年17天，即17天没有生产和收入。在典型的450兆瓦特功率的涡轮机的情况下，例如，一天的停机时间会造成制造商损失3百万美元的收入。这种停机时间会带来与修理、安全保护措施等有关的额外成本。在发电厂的情况下，每年花费以亿计的美元来确保可靠性。具体地，以亿计的美元花费在后备系统和冗余系统上，以用于使得生产停机时间最小化。另外，监测系统可以用于快速识别故障，由此在停机时间发生时快速恢复生产。然而，现有的监测系统通常仅在停机时间开始之后或马上开始之前才能识别故障。进一步地，用于监测机器故障的现有的方案通常依赖于用于每一个机器的一组预定规则。这些规则设置未考虑可以针对机器收集的所有数据，且仅用于检查特定关键参数而忽略其他参数。而且，这些规则设置必须通过工程师或其他分析人员提前提供。结果，实际上仅一些收集数据可以被现有的方案使用，由此造成与无用数据的传输、存储、和处理有关的计算资源的浪费。进一步地，不考虑所有相关数据会造成故障的忽视或不准确确定。另外，现有的方案通常依赖于按预定间隔的周期性测试。由此，可提前预测故障的甚至现有的方案通常能返回请求，从而甚至在机器为处于立即的故障危险时也执行机器维护。这种过早的更换造成材料浪费和对仍然正确发挥功能的部分的未必要更换。进一步地，这种现有的方案通常仅在故障发生之后确定故障。结果，这种故障可能无法被防止，造成停机和收入损失。进一步地，现有的监测和维护方案通常要求专用的测试设备。因此，这些方案通常要求专门的操作者，其被训练以能操作每一个监测和维护系统。需要专门的操作者是不方便的且昂贵的，且会引入潜在人造成的错误。另外，在针对任何给定机器收集的除了数据的微小波动以外的海量数据的情况下，分析人员不能充分确定即将来临的故障。另外，现有的方案提供了这样的技术，通过这样的技术可以识别异常并相应产生和提供修正方案建议。修正方案建议通常发送到与用户(即人)关联的用户装置，该用户对维护机器负责。因此，虽然能自动执行识别机器次优操作的过程，但是仍然需要手动地执行随识别的次优机器操作的维修，这耗费时间和和大量劳力。因此，有利的是提供一种能克服如上所述问题的方案。
技术实现思路
本专利技术提供一种用于主动修理机器次优操作的方法，包括：使用管理服务器监测与至少一个机器有关的一个或多个传感输入；至少经由不受监督的机器学习分析被监测的传感输入，其中不受监督的机器学习的输出包括至少一个指标；基于该至少一个指标识别表明至少一个机器的至少一个次优操作的至少一个机器行为模式；基于该至少一个机器行为模式选择至少一个修正动作；和使用管理服务器执行至少一个修正动作。所述的方法进一步包括:持续监测与至少一个机器关联的传感输入，以确定所执行的修正动作对至少一个机器行为的影响。所述的方法进一步包括:将至少一个修正动作按照其效果进行分级。所述的方法进一步包括:将以下中的至少一个存储在数据源中以供未来使用：至少一个机器行为模式，至少一个修正动作，至少一个修正动作的分级。所述的方法进一步包括:基于至少一个机器行为模式和所监测的传感输入确定至少一个机器故障预测；和，基于至少一个机器故障预测选择至少一个修正动作。所述的方法中，选择至少一个修正动作进一步包括：提取与表明至少一个机器的至少一个次优操作的至少一个机器行为模式关联的一个或多个特征；基于提取的特征，在包括多个修正动作的至少一个数据源中针对一个或多个修正动作进行搜索；和,选择至少一个修正动作，该至少一个修正动作具有第一可能性评分和第二可能性评分，该第一可能性评分高于能对机器的至少一个次优操作进行修理的第一预定临界值，且该第二可能性评分低于会对机器造成损坏的第二预定临界值。附图说明本文公开的主题在规格结论处的权利要求中被特别指出并清楚限定。通过关联附图从以下详细描述可以理解所公开实施例的前述和其他目的、特征和优点。图1是用于描述各种公开实施例的网络图。图2是根据实施例的管理服务器系统的示意图。图3A和3B是显示了传感输入模拟的模拟情况。图4是显示了根据实施例的用于主动修理机器次优操作的方法流程图。图5是显示了根据实施例的选择用于执行的修正动作的方法流程图。具体实施方式重要的是，本文公开的实施例仅是本文的创新性教导的许多有利利用的例子。通常，在本申请的说明书中所作的描述不是要用于限定各个要求保护的实施例。而且，一些说明可以应用于本专利技术的一些特征，而不能应用于其他特征。通常，除非另有说明，单数要素可以是多个且反之亦然，而不丧失一般性。在几个附图中，相同的附图标记不是相同部分。通过与至少一个机器有关的传感输入，识别可以表明机器的次优操作的一个或多个模式(pattern)。所公开的方法进一步允许基于所识别的模式自动和主动选择并执行修正动作。修正动作可以包括调整机器软件参数，即配置，改变机器运行状态(温度、湿度、等)、库存日程安排(在故障之前的一星期预订锅炉/泵更换等)。图1显示了用于描述各种公开实施例的示例性网络图100。示例性网络图100包括经由网络110通信地连接的机器监测系统(MMS)130、管理服务器140、数据库150、客户端装置160、和数据源180。示例性网络图100进一步包括通信地连接到MMS130的多个传感器120-1到120-n(下文中个别称为传感器120且共同称为传感器120，仅仅是出于简单的目的)。网络110可以是但不限于是无线网络、蜂窝或有线网络、局域网(LAN)、广域网(WAN)、城域网(MAN))、因特网、万维网(WWW)、相似网络和其任何组合。客户端装置160可以是但不限于是个人计算机、笔记本电脑、平板电脑、智能电话、可穿戴计算装置、或能接收和/或显示通知的任何其他装置，所述通知表明维护和故障的时间预测、修正方案建议、机器操作数据的监督分析结果、无监督分析结果或两者都有。传感器120定位为接近(例如物理上接近)机器170。机器170可以是其性能可经由传感数据本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于主动修理机器次优操作的方法，包括：/n使用管理服务器监测与至少一个机器有关的一个或多个传感输入；/n至少经由不受监督的机器学习分析被监测的传感输入，其中不受监督的机器学习的输出包括至少一个指标；/n基于该至少一个指标识别表明至少一个机器的至少一个次优操作的至少一个机器行为模式；/n基于该至少一个机器行为模式选择至少一个修正动作；和,/n使用管理服务器执行至少一个修正动作。/n

【技术特征摘要】
20181127 US 62/771,6001.一种用于主动修理机器次优操作的方法，包括：
使用管理服务器监测与至少一个机器有关的一个或多个传感输入；
至少经由不受监督的机器学习分析被监测的传感输入，其中不受监督的机器学习的输出包括至少一个指标；
基于该至少一个指标识别表明至少一个机器的至少一个次优操作的至少一个机器行为模式；
基于该至少一个机器行为模式选择至少一个修正动作；和,
使用管理服务器执行至少一个修正动作。


2.如权利要求1所述的方法，进一步包括:
持续监测与至少一个机器关联的传感输入，以确定所执行的修正动作对至少一个机器行为的影响。


3.如权利要求2所述的方法，进一步包括:
将至少一个修正动作按照其效果进行分级。


4.如权利要求3所述的方法，...

【专利技术属性】
技术研发人员：D拉维德本露露，W格拉耶布，
申请(专利权)人：普雷森索股份有限公司，
类型：发明
国别省市：以色列;IL