[发明专利]作为维护预测器的受监控的机器性能

权利要求书

1.一种预测机器(160)中的部件异常操作的计算机实施的方法(900)，包括：

在所述机器的操作期间，从所述机器(160)接收(902)监控数据(116)；

从接收的所述监控数据(116)计算(904)至少一个监控特征(316)；

基于计算的所述至少一个监控特征(316)从预测矩阵(700)提取(906)部件异常操作的概率(126)；以及

当提取的所述概率(128)超过第一阈值时，为所述机器的所述部件安排(908)维护。

2.根据权利要求1所述的计算机实施的方法，其中所述至少一个监控特征(316)包括第一监控特征，其中所述预测矩阵(700)包括与机器(150、160)的第一部件的异常操作有关的第一预测子矩阵(702)，其中所述第一预测子矩阵包括用于所述第一监控特征(704)的值和所述异常操作的时间范围(706、708、710)的组合的异常操作的概率。

3.根据权利要求2所述的计算机实施的方法，其中所述至少一个监控特征(316)包括第二监控特征，其中所述预测矩阵(700)包括与机器(150、160)的第二部件的异常操作有关的第二预测子矩阵(720)，其中所述第二预测子矩阵包括用于所述第二监控特征(722)的值和所述异常操作的时间范围(706、708、710)的组合的异常操作的概率。

4.根据权利要求2至3中任一项所述的计算机实施的方法，其中所述至少一个监控特征(316)包括第二监控特征，其中所述预测矩阵(700)包括与机器(150、160)的所述第一部件的异常操作有关的第二预测子矩阵(730)，其中所述第二预测子矩阵包括用于所述第二监控特征(732)的值和所述异常操作的时间范围(706、708、710)的组合的异常操作的概率。

5.根据权利要求4所述的计算机实施的方法，其中基于所述计算的至少一个监控特征从所述预测矩阵提取(906)部件异常操作的所述概率包括从特定的时间范围内的所述第一预测子矩阵和所述第二预测子矩阵以及所述第一监控特征和所述第二监控特征的值提取所述最大概率。

6.根据权利要求2至5中任一项所述的计算机实施的方法，还包括生成(1000)所述第一预测子矩阵，其中生成所述第一预测子矩阵包括：

接收(1002)与所述机器、相同的机器和类似的机器(150、160)中的至少一个的异常操作的实例有关的历史监控数据(104、106)，其中所述异常操作的实例包括在部件的异常操作前的第一周期内用于所述至少一个监控特征中的第一监控特征的数据和在接着所述异常操作的所述机器的维修后的第二周期内的数据；

将所述至少一个监控特征的值的范围分为(1004)多个值子区域(712、714、716)；并且

对于每个值子区域：

通过将异常操作的总数除以所述至少一个监控特征中的所述第一监控特征的所述值在所述值子区域中的实例的总数来计算(1006)第一时间范围内的异常操作的概率；以及

通过将异常操作的总数除以所述至少一个监控特征中的所述第一监控特征的所述值在所述值子区域中的实例的所述总数来计算(1008)第二时间范围内的异常操作的概率。

7.根据权利要求1至6中任一项所述的计算机实施的方法，还包括确定(1100)所述至少一个监控特征，其中确定所述至少一个监控特征包括：

接收(1102)与所述机器、相同的机器和类似的机器(150、160)中的至少一个的异常操作的实例有关的历史监控数据(104、106)，其中所述异常操作的实例包括在部件的异常操作前的第一周期内的数据和在接着所述异常操作的所述机器的维修后的第二周期内的数据；以及

基于用于所述异常操作前和所述异常操作后的数据中的所述至少一个监控特征的值的差从所述数据确定(1104)所述至少一个监控特征。