确定和/或验证门系统的状态的方法、设备、系统、产品技术方案

本发明专利技术涉及用于确定和/或验证门系统的状态的方法、设备、系统、产品，其中，该方法包括以下步骤：在测量步骤中，确定涉及门系统的至少一项测量信息，在状态确定步骤中，借助于人工智能系统并且借助于所确定的至少一项测量信息来确定和/或验证门系统的状态。息来确定和/或验证门系统的状态。息来确定和/或验证门系统的状态。

【技术实现步骤摘要】
确定和/或验证门系统的状态的方法、设备、系统、产品


[0001]本专利技术涉及用于确定和/或验证门系统的状态的方法。本专利技术还涉及用于确定和/或验证门系统的状态的状态确定设备，并且涉及这样的系统和计算机程序产品。

技术介绍

[0002]门设备及其部分系统或门系统通常在操作期间遭受磨损迹象，所述磨损迹象可以由门设备的使用、由零件和部件的老化或者由环境影响引起。因此，这样的磨损迹象可以取决于多种影响，并且以不同的速度表现地非常不同。门设备的不同门系统例如门设备的驱动单元或电子锁通常可能受到磨损迹象的影响。因此，维护门设备以便确定和修复磨损迹象和缺陷从根本上而言是必要的。
[0003]在从现有技术已知的系统和方法的情况下，通常以固定的时间间隔(例如每年一次)执行维护，或者基于预定义的维护计划执行维护。根据现有技术，一方面这导致对门设备的不必要的维护工作。另一方面，磨损迹象通常仅在它们已经导致门设备中的故障或中断时才被识别出，这带来门设备的不期望的停机时间。
[0004]因此，维护通常是耗时的，因为专业人员需要出行以检查或修理门设备。
[0005]在这种背景下，目的是实现门系统的状态的有效确定和/或验证，使得可以优选地减少维护工作的工作量和成本和/或停机时间。

技术实现思路

[0006]该目的通过一种用于确定和/或验证门系统的状态的方法来实现，其中，该方法包括以下步骤：
[0007]在测量步骤中，确定涉及门系统的至少一项测量信息，
[0008]在状态确定步骤中，借助于人工智能系统并且借助于所确定的至少一项测量信息来确定和/或验证门系统的状态。
[0009]根据本专利技术，由此可以实现有利的状态监测，其实现对于维护工作的改进的规划。因此，根据本专利技术，特别地可以实现对于门系统的有效的、预测性的维护。因此，特别地可以借助于人工智能系统来确定门系统和/或门系统的子系统是否存在磨损和/或磨损进展到什么程度。因此，可以实现时间优化和单独的维护。特别地，可以根据所确定的门系统的状态来选择下一次维护的时间。另外地或可替选地，维护可以被集中于或限于门系统的一个子系统或多个子系统，针对所述一个子系统或多个子系统，当借助于人工智能系统确定和/或验证门系统的状态时已经确定了磨损。特别地，这样的子系统可以包括零件或组件，例如齿轮单元和/或电动机和/或电子控制器。
[0010]术语齿轮单元描述了如下组件：该组件将电动机的运动改变为另一零件的运动，特别地是输出。传动比从而可以是任何期望的传动比，特别地甚至是1：1。
[0011]根据本专利技术，因此可以进行特别有效的维护。特别地，可以减少或避免专业人员的不必要的维护工作。因此可以节省资源和成本两者。
[0012]可以有利的是，特别地以规则或不规则的间隔重复该方法的一个、多个或所有步骤，或者连续地执行该方法的一个、多个或所有步骤。以这种方式，可以在可选择的时间段内实现对门系统的状态的确定和/或验证。可以设想，以不同的顺序执行该方法的步骤。可以设想，该方法的步骤在时间上不同。
[0013]可以设想，用于确定和/或验证门系统的状态的状态确定步骤包括借助于人工智能系统对至少一项测量信息进行分析。
[0014]根据本专利技术的方法特别地是计算机实现的方法，其中，该方法的一个、多个或所有步骤由计算机执行。
[0015]可以从从属权利要求中推断出本专利技术的有利的其他发展和配置。
[0016]根据本专利技术的一个实施方式，提供的是，借助于利用测量设备测量门系统的测量变量来确定至少一项测量信息，以及/或者通过利用控制设备设置和/或确定门系统的致动变量来确定至少一项测量信息。致动变量也可以理解为针对门系统的可设置变量，所述可设置变量例如在门系统的操作期间由控制设备输出和/或设置，并且借助于所述可设置变量来控制门系统。对于门系统是门设备的驱动单元的情况，致动变量例如可以是驱动电压和/或脉冲宽度调制的一个或多个参数。测量变量也可以理解为门系统的可测量变量。
[0017]根据本专利技术的一个实施方式，提供的是，借助于训练数据来训练人工智能系统，特别地至少部分地在状态确定步骤之前的训练阶段中，借助于训练数据来训练人工智能系统。可以设想，在状态确定步骤之前完全执行训练阶段。可替选地，可以设想，即使在门系统的操作期间，例如在状态确定步骤之前、期间和/或之后，训练数据也用于进一步训练人工智能系统。因此，也可以在门系统已经在操作中以及/或者门系统的状态已经被确定和/或验证时调整和/或优化人工智能系统。
[0018]根据本专利技术的一个实施方式，提供的是，训练数据包括借助于模型确定和/或输出的至少一项模型信息，特别地是模型曲线。以这种方式，特别有利的是可以减少所需的训练数据的量，这些训练数据是借助于对真实的门系统和门设备进行的测量和/或测试过程而获得的。门系统和门设备通常被单独调整以适应所确定的应用状况，使得在许多情况下最好以非常小的单元数量来生产相同的门设备和/或门系统。因此，借助于通过测量和/或测试真实的门系统和/或门设备而获得的训练数据来训练人工智能系统通常非常麻烦且昂贵，因为出于该目的通常必须记录结构相同或非常类似的门设备的各种数据。由于训练数据包括借助于模型特别地是模拟模型生成的模型信息，因此可以特别有利地减少针对真实门系统的用于训练人工智能系统的测试工作。因此，可以有利地将人工智能系统也用于被单独制造或者被调整以适应其应用或者仅以相当小的单位数量制造的门设备和门系统。
[0019]特别有利地可以设想，在训练阶段之后以如下方式配置人工智能系统：可以通过人工智能系统在测量信息中识别门系统和/或门系统的子系统的出现的磨损迹象，即特别地是异常和/或缺陷。以这种方式，特别地可以借助于——由人工智能系统执行的涉及在门系统的操作期间确定的测量信息的——模式检测来可靠地识别磨损迹象。
[0020]根据本专利技术的一个实施方式，模型特别地可以是模拟模型。根据本专利技术的一个实施方式，优选地，模型可以是门系统和/或包括门系统的门设备的模拟模型。
[0021]根据本专利技术的一个实施方式，提供的是，至少一项测量信息涉及门系统的至少一个测量变量和/或致动变量。
[0022]根据本专利技术的一个实施方式，可以设想，模型具有针对门系统的第一子系统的第一模型块和针对门系统的第二子系统的第二模型块。第一模型块特别地涉及第一子系统的至少一个特性，以及第二模型块特别地涉及第二子系统的至少一个特性。子系统的特性从而特别地可以是制造公差、尺寸偏差、零件重量和/或磨损效应。优选地，模型具有针对门系统的其他子系统的其他模型块。以这种方式，可以进行将在涉及门系统的测量信息和/或训练数据中可识别的磨损迹象有利地分配给子系统之一，特别地是第一子系统或第二子系统。因此，可以借助于训练数据特别地借助于模型信息来训练人工智能系统，以特别地在状态确定步骤中根据至少一项测量信息来确定门系统的子系统中的哪一个存在磨损和/或磨损进展的程度。因此，可以实现时间优化和单独的维护。特别地，可以根据所确定的门系统的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于确定和/或验证门系统(10)的状态的方法，其中，所述方法包括以下步骤：在测量步骤中，确定涉及所述门系统(10)的至少一项测量信息(100，101，102)，在状态确定步骤中，借助于人工智能系统(31)并且借助于所确定的至少一项测量信息(100，101，102)来确定和/或验证所述门系统(10)的状态。2.根据权利要求1所述的方法，其中，借助于利用测量设备(40，41)测量所述门系统(10)的测量变量来确定所述至少一项测量信息(100，101，102)，以及/或者其中，通过利用控制设备(50)设置和/或确定所述门系统(10)的致动变量来确定所述至少一项测量信息(100，101，102)。3.根据前述权利要求之一所述的方法，其中，借助于训练数据(200，201，202)来训练所述人工智能系统(31)，特别地至少部分地在所述状态确定步骤之前的训练阶段中，借助于训练数据(200，201，202)来训练所述人工智能系统(31)。4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述训练数据(200，201，202)包括借助于模型(20)确定和/或输出的至少一项模型信息(200)，特别地是模型曲线。5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述至少一项模型信息(200)涉及所述门系统(10)的至少一个测量变量和/或致动变量。6.根据权利要求3至5之一所述的方法，其中，所述训练数据(200，201，202)包括涉及所述门系统(10)和/或涉及包括所述门系统(10)的门设备(1)的训练测量信息(201)，以及/或者其中，所述训练数据(200，201，202)包括涉及其他门系统(10')和/或包括所述其他门系统(10
’
)的其他门设备(1
’
)的训练测量信息(202)。7.根据权利要求3至6之一所述的方法，其中，所述训练数据(200，201，202)包括正常操作数据，特别地，其中，所述正常操作数据涉及所述门系统(10)的无磨损状态，以及其中，所述训练数据(200，201，202)包括磨损操作数据，特别地，其中，所述磨损操作数据涉及所述门系统(10)的磨损状态和/或所述门系统(10)的子系统(11，12，13)的磨损状态。8.根据前述权利要求之一所述的方法，其中，借助于所述人工智能系统(31)来确定所述门系统(10)的操作阶段的部分区域，在所述部分区域中，借助于确定所述至少一项测量信息(100，101，102)，特别地借助于确定至少一个测量变量和/或致动变量，能够确定所述门系统(10)的子系统(11，12，13)的磨损迹象和/或所述门系统(10)的磨损迹象；以及/或者其中，借助于模型(20)来确定所述门系统(10)的操作阶段的部分区域，在所述部分区域中，借助于确定所述至少一项测量信息(101，102，103)，特别地借助于确定至少一个测量变量和/或致动变量，能够确定所述门系统(10)的子系统(11，12，13)的磨损迹象和/或所述门系统(10)的磨损迹象。9.根据权利要求8所述的方法，其中，所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：瓦格纳，
申请(专利权)人：多玛凯拔德国有限公司，
类型：发明
国别省市：