[发明专利]分析核心与聚合在审
申请号: | 201910175707.9 | 申请日: | 2019-03-08 |
公开(公告)号: | CN110245772A | 公开(公告)日: | 2019-09-17 |
发明(设计)人: | L.埃斯克里歇;D.S.托勒达诺;C.L.阿伯纳蒂;K.S.克拉兴;J.S.卡彭特;P.A.马利塔;W.K.金凯 | 申请(专利权)人: | 通用电气公司 |
主分类号: | G06Q10/04 | 分类号: | G06Q10/04;G06Q10/10;G06F17/50 |
代理公司: | 中国专利代理(香港)有限公司 72001 | 代理人: | 徐予红;杨美灵 |
地址: | 美国*** | 国省代码: | 美国;US |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 目录组件 关联 监测组件 模型处理 模型集合 模型子集 学习组件 资产 套件 聚合 分析 监测和分析 处理模型 健康状态 子集 管理 预测 学习 | ||
1. 一种系统,包括:
存储器,所述存储器存储计算机可执行组件;以及
处理器,所述处理器被配置为执行存储在所述存储器中的以下计算机可执行组件:
监测组件,所述监测组件监测和分析与一个或多个资产相关联的数据;
目录组件,所述目录组件管理与所述一个或多个资产相关联的分析,其中所述目录组件管理用于所述一个或多个资产的模型集合;
模型套件组件,所述模型套件组件从所述模型集合中选择模型子集;以及
模型处理/学习组件,所述模型处理/学习组件处理所述模型子集,并执行与所述模型子集相关联的学习以预测所述一个或多个资产的健康状态。
2.如权利要求1所述的系统,其中所述模型套件组件定义用于所述一个或多个资产的一个或多个特征的一个或多个模型。
3.如权利要求1所述的系统,其中所述模型处理/学习组件执行一个或多个机器学习技术以预测所述一个或多个资产的所述健康状态。
4.如权利要求1所述的系统,其中所述模型处理/学习组件学习与所述模型子集相关的一个或多个特征。
5.如权利要求1所述的系统,其中所述计算机可执行组件进一步包括:
飞进组件,所述飞进组件执行预报模型以确定对于所述一个或多个资产的确定性预报和/或概率预报。
6.如权利要求5所述的系统,其中所述飞进组件确定所述一个或多个资产的一个或多个预测的操作特性。
7.如权利要求5所述的系统,其中所述飞进组件采用用于所述一个或多个资产的一组历史参数来预报所述一个或多个资产的一个或多个未来的操作特性。
8.如权利要求1所述的系统,其中所述计算机可执行组件进一步包括:
检查器聚合组件,所述检查器聚合组件聚合所述模型子集以确定对于所述一个或多个资产的优化模型。
9.如权利要求3所述的系统,其中所述计算机可执行组件进一步包括:
资源图聚合组件,所述资源图聚合组件确定与所述模型子集的聚合相关联的一组属性,以促进来自所述一个或多个资产中的至少一个资产的服务。
10.一种方法,包括:
由包括处理器的系统监测与一个或多个资产相关联的数据;
由所述系统分析所述一个或多个资产;
由所述系统管理与所述一个或多个资产相关联的分析,包括生成用于所述一个或多个资产的模型集合;
由所述系统从所述模型集合中选择模型子集;以及
由所述系统执行与所述模型子集相关联的学习以预测所述一个或多个资产的健康状态。
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