[发明专利]用于监控机器的状态的方法和计算单元

权利要求书

1.一种用于监控机器的运行状态的方法，所述方法包括如下步骤：

a) 在所述机器的参考运行期间检测所述机器的至少一个运行参数，以便获得所述机器的参考运行数据，其中所述机器在参考运行期间呈现至少两个不同的参考状态（110）；

b) 根据所述参考运行数据形成多个数据块，所述多个数据块分别在不同的第一时间段之内的所述参考运行数据的数据上延伸（120）；

c) 基于所述多个数据块中的第一数据块来训练用于运行参数的第一模型并且确定所述第一模型的误差极限（130）；

d) 将所述第一模型应用于所述多个数据块中的第二数据块，并且当所述第一模型在应用于所述第二数据块时的误差大于所述第一模型的误差极限时，基于所述第二数据块来训练用于运行参数的第二模型并且确定所述第二模型的误差极限（140）；

e) 定义模型集，所述模型集包含所述第一模型和所述第二模型（150）；

f) 将所述模型集的所有模型应用于所述多个数据块中的另一数据块，并且如果所述模型集中的模型中的至少一个模型在应用于所述另一数据块时的误差大于相应的模型的误差极限，则基于所述另一数据块来训练用于运行参数的另一模型，确定所述另一模型的误差极限并且将所述另一模型添加到所述模型集（160）；

g) 针对所述多个数据块中的所有其它数据块重复步骤f)。

2.根据权利要求1所述的方法，所述方法还包括：

h) 检测所述机器在与参考运行不同的正常运行时的至少一个运行参数，以便获得所述机器的正常运行数据，并且根据所述正常运行数据形成至少一个第三数据块，所述至少一个第三数据块在至少一个第二时间段的正常运行数据的数据上延伸（180）；

i) 将所述模型集的所有模型应用于所述至少一个第三数据块，并且当对于所述模型集的模型中的每个模型来说在应用于所述至少一个第三数据块时的误差都大于相应的模型的误差极限时，确定所述机器存在异常状态（190）。

3.根据权利要求2所述的方法，其中步骤i)包括：

当确定了存在异常状态时，输出（192）所述机器存在异常状态。

4.根据上述权利要求中任一项所述的方法，其中所述不同的第一时间段和/或所述至少一个第二时间段分别持续相同的预定时长。

5.根据上述权利要求中任一项所述的方法，其中确定所述模型的误差极限，其方式是将所述误差极限规定为在将所述模型应用于用来训练所述模型的数据块时的误差的倍数，其中所述倍数优选地是5倍、进一步优选地是10倍。

6.根据上述权利要求中任一项所述的方法，所述方法还包括：

输出所述模型集的至少一个模型、优选地所有模型的所确定的误差极限。

7.根据上述权利要求中任一项所述的方法，所述方法还包括：

将所述模型之一从所述模型集中除去。

8.根据上述权利要求中任一项所述的方法，其中所述模型是人工神经网络，优选地是自编码器；其中优选地所述模型仅仅在所述神经网络的权重方面有区别，而相应的网络结构是相同的。

9.根据上述权利要求中任一项所述的方法，其中所述训练分别包括预先给定的遍历次数和/或一直进行，直至低于预先给定的最大误差。

10.根据上述权利要求中任一项所述的方法，其中检测所述至少一个运行参数和/或形成所述多个数据块包括对所述运行参数的标准化。

11.一种计算单元，所述计算单元被设立为执行根据权利要求1至10中任一项所述的方法。

12.一种计算机程序，当所述计算机程序在计算单元上被实施时，所述计算机程序促使所述计算单元执行根据权利要求1至10中任一项所述的方法。