运输车辆的适应性远程维护制造技术

通过规则的机器学习（28）提供了运输车辆的一种适应性远程维护。自动更新现存规则或模型。应用机器学习（28）建立更有效的规则集。基于调度部与现行规则结果的交互作用（26），可以取代、归纳、或者适配规则。将事件被调度部接受或丢弃用作基础事实，用于新规则的监督机器学习（28）。机器学习（28）使用用户反馈更新规则集。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本专利技术涉及运输车辆(rolling stocks)的远程维护。监控来自运输车辆诸如火车或卡车的信息，以识别可能需要维护的问题或事项。
技术介绍
在典型的基于条件的维护设置中，被监控单元装备有一系列传感器和消息发送装置。在运输车辆中，置于火车或卡车上的控制系统不断地监控原始传感器读数，并且在传感器读数低于或高于预定阈值的情况下创建消息(例如，警报)。各产生的消息具有编码，其限定严重程度以及可应用该消息的单位子系统。另外，各消息具有与该问题或警告发生的时间相对应的时间戳。将消息和传感器读数定期从火车传送至监控站。车队调度部使用这些消息和传感器读数作为车队性能如何的纵览并且采取行动(例如，发布维护或修理命令)。数据被收集并且不断地进行分析。诊断消息高速并且大量地穿过车队单元流向监控站。使调度部面对人工滤出并分组到一起的不同消息和传感器数据的繁重任务，以便识别实际事件或需要进一步行动的事件。对于大型车队，事件的识别甚至更加繁重。一些消息或传感器读数可能只是与预期发生相关联或者是不令人感兴趣的异堂。为了辅助分析，对该数据应用已经利用可得到的历史数据学习过的一组业务规则或统计模型。然而，这本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】...

【专利技术属性】
技术研发人员：CD雷利纽，M德乔里，F波普，E托恩辛，
申请(专利权)人：西门子公司，西门子公司，
类型：
国别省市：