[发明专利]用于自动化系统的现场设备的智能嵌入式控制系统有效

专利信息
申请号: 201680083312.0 申请日: 2016-04-07
公开(公告)号: CN108700873B 公开(公告)日: 2022-02-11
发明(设计)人: 托马斯·胡鲍尔;斯特芬·兰帕特尔;贾斯蒂尼安·罗斯卡;米哈伊尔·罗辛 申请(专利权)人: 西门子股份公司
主分类号: G05B23/02 分类号: G05B23/02
代理公司: 北京康信知识产权代理有限责任公司 11240 代理人: 沈敬亭;殷爽
地址: 德国*** 国省代码: 暂无信息
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 用于 自动化 系统 现场 设备 智能 嵌入式 控制系统
【权利要求书】:

1.用于自动化系统的现场设备的智能嵌入式控制系统(100),包括:

到后端服务器的诊断应用接口(101),用于传输具有信号分析信息(AI)、复杂事件模式信息(PI)和诊断信息(DI)的数据;

到信号数据源的物理过程接口(102),用于传输信号数据(SI);

信号评估组件(11),用于将接收到的信号分析信息(AI)与接收到的信号数据(SI)进行比较以识别至少第一事件(E1)和第二事件(E2);

复杂事件处理组件(12),配置用于将接收到的复杂事件模式信息(PI)至少应用于识别的所述第一事件(E1)和识别的所述第二事件(E2)以识别至少第一分类事件(E1');

诊断推理组件(13),配置用于针对接收到的诊断信息(DI)得到所述至少第一分类事件(E1')和至少进一步的分类事件(E2')之间的因果依赖关系,以识别所述至少第一分类事件(E1')的根本原因(1),和/或预测所述至少第一分类事件(E1')的影响(2),所述诊断推理组件配置用于基于因果依赖关系得到故障树分析图以用于说明导致或可能导致故障的事件,所述智能嵌入式控制系统还包括操作组件,所述操作组件配置为在运行期间基于识别的所述根本原因(1)或预测的所述影响(2)来进行用于维护或预防措施的后续步骤。

2.根据权利要求1所述的智能嵌入式控制系统,其中所述物理过程接口与至少一个传感器(S)或至少一个致动器(A)连接。

3.根据权利要求2所述的智能嵌入式控制系统,其中从所述至少一个传感器(S)或所述至少一个致动器(A)接收所述信号数据(SI)。

4.根据权利要求1或2所述的智能嵌入式控制系统,其中所述接收到的信号分析信息(AI)包括逻辑或语义模型,其中所述模型能从历史信号数据得到。

5.根据权利要求1或2所述的智能嵌入式控制系统,其中所述第一事件(E1)和所述第二事件(E2)是检测到的异常。

6.根据权利要求1或2所述的智能嵌入式控制系统,其中所述接收到的复杂事件模式信息(PI)包括关于事件流的多个模式,其中所述多个模式区分事件或事件流在其中发生的不同情况或上下文。

7.根据权利要求1或2所述的智能嵌入式控制系统,其中所述接收到的诊断信息包括事件或分类事件的定义、潜在事件之间的依赖关系的规则、或者通用诊断或专家信息。

8.根据权利要求1或2所述的智能嵌入式控制系统,还包括用于从历史事件流创建新知识数据作为输入数据的归纳推理组件。

9.用于通过智能嵌入式控制设备诊断推理的方法,包括以下步骤:

将具有信号分析信息(AI)、复杂事件模式信息(PI)和诊断信息(DI)的数据从后端服务器传输到智能嵌入式控制器;

将信号数据从信号数据源传输到所述智能嵌入式控制器;

将接收到的信号分析信息(AI)与接收到的信号数据(SI)进行比较,并通过所述智能嵌入式控制器的评估组件(11)识别至少第一事件(E1)和第二事件(E2);

将接收到的复杂事件模式信息(PI)至少应用于识别的所述第一事件(E1)和识别的所述第二事件(E2),并且由所述智能嵌入式控制器的复杂事件处理组件(12)识别至少第一分类事件(E1');

针对接收到的诊断信息(DI)得到所述至少第一分类事件(E1')和至少进一步的分类事件(E2')之间的因果依赖关系,并且由所述智能嵌入式控制器的诊断推理组件(13)识别所述至少第一分类事件(E1')的根本原因或者预测所述至少第一分类事件(E1')的影响,其中,所述诊断推理组件基于因果依赖关系得到故障树分析图以用于说明导致或可能导致故障的事件,通过智能嵌入式控制系统(100)由操作组件使用识别的所述根本原因或预测的所述影响,以在运行时期间进行用于维护或预防措施的后续步骤。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于西门子股份公司,未经西门子股份公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201680083312.0/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top