计算设备、预测方法及计算机可读介质技术

本公开涉及计算设备、预测方法及计算机可读介质。提供了用于预测当前安装在交通工具上的组件是否应当被移除的分阶段方法。在第一阶段中，使用与先前从交通工具移除的交通工具组件相关联的历史数据和样本值来创建预测模型。在第二阶段中，使用预测模型的输出来预测是否应当移除当前安装在交通工具上的所选交通工具组件。基于该预测，生成图形用户界面(GUI)以供输出给用户。GUI视觉地指示被预测移除的交通工具组件，并提供用于解决组件的预测移除的推荐。推荐。推荐。

【技术实现步骤摘要】
计算设备、预测方法及计算机可读介质


[0001]本公开总体上涉及交通工具维护系统领域，并且更具体地涉及用于预测当前安装在交通工具上的组件是否应被移除或更换的基于计算机的工具。

技术介绍

[0002]许多交通工具配备有监测当前安装在交通工具上的组件的操作特性的传感器。仅通过示例，飞机通常具有测量诸如空气循环机(ACM)和机舱空气压缩机(CAC)的各种飞机组件的操作特性的传感器。传感器通常将其输出(例如，表示所测量的操作特性的值的信号和/或数据)提供给各种飞行中和基于地面的系统，使得飞行员和/或地面控制构件能够在飞行操作之前、期间和之后监测飞机的健康。这种传感器和系统极大地增强了飞机的安全性，以及操作飞机的熟练度。
[0003]交通工具上的传感器通常与其他传感器和/或交通工具组件交互，以及与广泛的操作环境交互。因此，这样的相互作用可以是非常复杂的。因此，由这样的交互产生的信息和数据可以用于生成与给定组件的操作相关的数千个特征以及那些特征的监测值。
[0004]不同特征对交通工具的总体健康的重要性可根据交通工具的操作阶段而变化。这样的阶段可以包括但不限于交通工具的总体操作阶段、在给定操作阶段期间控制开关的状态、在给定操作阶段期间输入/输出阀的位置、以及交通工具和/或交通工具组件的当前操作模式。这些阶段可以不同方式组合，从而产生数十万个阶段特定特征和测量值。特征的绝对数量及其相应的测量值极大地复杂化了这种信息的任何分析和使用。

技术实现思路

[0005]本公开的各方面提供了用于预测当前安装在交通工具上的组件是否应当从交通工具移除的分阶段方法。在第一阶段中，使用与先前从交通工具移除的交通工具组件相关联的历史数据和样本值，来创建预测模型。在第二阶段中，预测当前安装在交通工具上的所选交通工具组件是否应当被移除。在这些方面，所选交通工具组件与预测模型的创建所基于的交通工具组件相同或相似。如此预测的，本公开的各方面生成用于向用户输出的图形用户界面(GUI)，该GUI在视觉上指示所选交通工具组件并提供用于解决所选交通工具组件的预测移除的建议。
[0006]因此，在一个方面，本公开提供了一种用于预测交通工具上的组件是否应该被移除的计算设备。在这方面，计算设备包括处理电路和存储器，存储器包括可由处理电路执行的指令。指令在由处理电路执行时配置计算设备以执行不同功能。具体地，计算设备获得先前从交通工具移除的第一交通工具组件的输入数据。输入数据将第一交通工具组件的特征集与对应样本值相关联。此外，计算设备从输入数据生成相关数据集，相关数据集包括非相关特征和相关特征并且排除具有在预定值范围内的样本值的特征。计算设备还基于相关数据集中的非相关特征、它们对应样本值以及与第一交通工具组件相关联的操作数据，来生成预测模型。然后，基于所生成的预测模型，计算设备预测所选交通工具组件是否应当被移
除。计算设备然后生成视觉地指示所选交通工具组件的图形用户界面(GUI)并且提供用于解决所选交通工具组件的预测移除的建议。计算设备还向用户的显示器输出GUI。
[0007]在一个方面，为了生成相关数据集，输入数据中的特征集被分区成一个或多个非重叠的输入数据分区。然后，对于每个输入数据分区，确定一个或多个分区内特征对。每个分区内特征对包括输入数据分区中的两个特征。然后基于输入数据分区中的特征的数量来生成一个或多个输入数据分区对，并且将其合并到相关数据集中。
[0008]另外，对于每个输入数据分区对，确定一个或多个跨分区特征对。每个跨分区特征对包括来自跨分区特征对的第一输入数据分区的特征和来自跨分区特征对的第二输入数据分区的第二特征。进一步，一个或多个跨分区特征对被合并到相关数据集中。
[0009]在一个方面，为了从输入数据生成相关数据集，处理电路被配置为，对于输入数据中的每个特征，基于对应样本值确定特征的平均值和标准偏差值，并且基于标准偏差值与预定标准偏差阈值的比较将特征包括在相关数据集中。
[0010]在一些方面，当针对特征确定的标准偏差值超过预定标准偏差阈值时，该特征被包括在相关数据集中。此外，当针对特征确定的标准偏差值不超过预定标准偏差阈值时，从相关数据集中排除特征。
[0011]在一个方面，处理电路进一步被配置为从相关数据集生成包括相关特征的相关特征集，其中所述相关特征集中的每个相关特征与所述相关数据集中的至少一个其他特征相关，非相关特征集包括所述非相关特征，其中所述非相关特征集中的每个非相关特征与所述相关数据集中的任何其他特征以及包括与所述非相关特征集中的所述非相关特征相关联的相关系数的相关矩阵，不相关。
[0012]为了生成相关特征集、非相关特征集和相关矩阵，处理电路被配置为针对相关数据集中的每对第一特征和第二特征确定第一特征和第二特征的相关系数。所述相关系数表示所述第一特征的对应样本值与所述第二特征的对应样本值之间的关系。如果相关系数满足或超过预设相关阈值，则第二特征包括在相关特征集中。然而，如果相关系数小于预定相关阈值，那么非相关特征集中的第二特征以及与第一特征和第二特征相关联的相关系数包含在相关矩阵中。
[0013]为了预测应当移除所选交通工具组件，在一个方面，所述处理电路还被配置为基于与所述非相关特征相关联的所述相关系数从所述非相关特征集中选择非相关特征，并且基于所选非相关特征的所述样本值预测应当移除所选交通工具组件。
[0014]在一个方面中，所述处理电路经配置以基于与所述非相关特征中的一者或一者以上相关联的所述样本值产生分类模型且将所述分类模型存储在存储器中。
[0015]在此类方面，用于生成分类模型的非相关特征包括所选非相关特征。
[0016]在一个方面，处理电路被配置为基于分类模型的输出来预测所选交通工具组件应当从交通工具移除。
[0017]为了生成视觉地指示所选交通工具组件的GUI，在一个方面，处理电路被配置成用于生成图形地指示所选交通工具组件和所选交通工具组件在交通工具上的位置、并且确定用于解决所选交通工具组件的预测移除的建议的交通工具的视觉表示。
[0018]在至少一个方面，所选交通工具组件和第一交通工具组件属于相同类型的交通工具组件。
[0019]除了上述方面，本公开还提供了一种用于预测交通工具上的组件是否应该被移除的方法。在这方面，该方法由计算设备实施并且包括获得先前从交通工具移除的第一交通工具组件的输入数据。输入数据将第一交通工具组件的特征集与对应样本值相关联。进一步，该方法包括从输入数据生成相关数据集。在这方面，相关数据集被生成为包括非相关特征和相关特征，但是排除具有在预定值范围内的对应样本值的特征。该方法进一步包括基于相关数据集中的非相关特征、它们相应的样本值以及与第一交通工具组件相关联的操作数据来生成预测模型，并且然后基于预测模型预测应当替换所选交通工具组件。该方法还包括生成图形用户界面(GUI)，该图形用户界面视觉地指示所选交通工具组件，并且提供用于解决所选交通工具组件的预测移除的建议。在一个方面，GUI被输出本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种计算设备，用于预测当前安装在交通工具上的组件从所述交通工具移除，所述计算设备包括：处理电路；以及存储器，包括能由所述处理电路执行的指令，其中，所述计算设备被配置为：获得先前从交通工具移除的第一交通工具组件的输入数据，所述输入数据将所述第一交通工具组件的特征集与对应样本值相关联；从所述输入数据生成相关数据集，所述相关数据集包括非相关特征和相关特征并且排除具有在预定值范围内的样本值的特征；基于所述相关数据集中的所述非相关特征、所述非相关特征的对应样本值以及与所述第一交通工具组件相关联的操作数据，来生成预测模型；基于所述预测模型，预测当前安装在所述交通工具上的所选交通工具组件被更换；以及生成图形用户界面GUI，所述GUI在视觉上指示所选交通工具组件并且提供用于解决所选交通工具组件的预测移除的推荐；以及将所述GUI输出到用户的显示器。2.根据权利要求1所述的计算设备，其中，为了生成所述相关数据集，所述处理电路被配置为：将所述输入数据中的所述特征集分区成一个或多个非重叠输入数据分区；对于每个输入数据分区，确定一个或多个分区内特征对，其中每个分区内特征对包括所述输入数据分区中的两个特征；基于所述输入数据分区中的特征的数量，生成一个或多个输入数据分区对；以及将所述一个或多个输入数据分区对合并成所述相关数据集。3.根据权利要求2所述的计算设备，还包括：针对每个输入数据分区对，确定一个或多个跨分区特征对，其中每个跨分区特征对包括来自所述跨分区特征对的第一输入数据分区的特征以及来自所述跨分区特征对的第二输入数据分区的第二特征；以及将所述一个或多个跨分区特征对合并成所述相关数据集。4.根据权利要求1至3中任一项所述的计算设备，其中，为了从所述输入数据生成所述相关数据集，所述处理电路被配置为：对于所述输入数据中的每个特征：基于所述对应样本值来确定所述特征的平均值和标准偏差值；以及基于所述标准偏差值与预定标准偏差阈值的比较，将所述特征包括在所述相关数据集中。5.根据权利要求4所述的计算设备，其中，所述处理电路被配置为：当针对所述特征确定的所述标准偏差值超过所述预定标准偏差阈值时，将所述特征包括在所述相关数据集中；以及当针对所述特征确定的所述标准偏差值不超过所述预定标准偏差阈值时，将所述特征从所述相关数据集中排除。6.一种用于预测当前安装在交通工具上的组件从所述交通工具移除的方法，所述方法
包括：获得先前从交通工具移除的第一交通工具组件的输入数据，所述输入数据...

【专利技术属性】
技术研发人员：王常州，
申请(专利权)人：波音公司，
类型：发明
国别省市：