[发明专利]用于设备诊断的系统及方法

说明书

公开了一种用于设备诊断的系统及方法，根据一种方法的示例，包括：将设备的运行录制成音频文件，将音频文件转换为图像数据。将图像数据输入到机器学习模型中，以确定图像数据指示设备的如预期运行还是设备的非预期运行。公开了一种用于设备诊断的系统，根据一个系统的示例，包括配置为录制设备的运行并创建音频文件的音频传感器，以及一个或多个处理器。一个或多个处理器可以将音频文件转换为图像数据，并将图像数据输入到机器学习模型中，以确定图像数据指示设备的如预期运行还是设备的非预期运行。

相关申请的交叉引用

本申请要求于2020年12月9日提交的美国申请63/123,220的优先权，该申请的全部内容通过引用并入本文。

技术领域

本文所公开的主题涉及用于设备诊断的系统及方法。

背景技术

设备，如车辆的部件，可以通过诊断来检测其可能没有以预期或理想的方式或模式运行。诊断结果可能因进行诊断的个人的主观性而不同，这样可能会导致不准确的结果。诊断可能没有考虑以前的诊断，这样使得很难确定目前的诊断结果是否正确。如果设备的运行被错误地诊断为符合预期，那么设备的故障可能导致设备(如机车)不能按预期运行。相反，如果组件被检查且错误地被诊断为损坏、缺陷或故障，不必要的部件更换将会导致设备退出服务，增加维修费用。因此，需要改进诊断设备问题的方法。

发明内容

根据一个实例或一个方面，方法可以包括录制设备的运行音频，以创建音频文件，并将所述音频文件转换为图像数据。所述方法可以包括将所述图像数据输入到机器学习模型中，以确定所述图像数据指示设备的如预期运行还是设备的非预期运行。

根据一个实例或一个方面，系统可以包括用于录制设备的运行以生成音频文件的音频传感器，以及一个或多个处理器。所述一个或多个处理器可以将所述音频文件转换为图像数据，并将所述图像数据输入到机器学习模型中，以确定所述图像数据指示设备的如预期运行还是设备的非预期运行。

根据一个实例或一个方面，方法可以包括将车辆系统组件的运行录制成音频文件，并将所述音频文件转换为图像数据。该方法可以包括将所述图像数据输入到机器学习模型中，以确定所述图像数据指示组件的如预期运行还是组件的非预期运行。

附图说明

可以参照附图阅读以下非限制性实施例的描述，来理解本发明主题，其中如下：

图1示意性地示出了根据一个实施例的用于诊断设备的系统；

图2示意性地示出了根据一个实施例的用于诊断设备的方法；

图3表示指示设备如预期运行的图像数据；

图4表示指示设备根据第一故障模式非预期运行的图像数据；

图5表示指示设备根据第二故障模式非预期运行的图像数据；

图6示意性地示出了根据一个实施例的用于诊断设备的方法；以及

图7示意性地示出了根据一个实施例的用于诊断设备的方法。

具体实施方式

本文所述主题的一个或多个实施例涉及一种能够评估抽象或离散音频签名(audio signatures)并提供对设备的反馈和/或评估的装置。机器学习模型的深度学习技术可以对复杂的设备进行诊断，以确定设备的运行是按照预期方式运行还是以非预期方式运行。如果设备的运行是非预期的，那么装置可以从多个不同的运行模式中选择非预期运行模式。可以根据评价改变设备的运行，或根据评价指导设备的维修。

本文所述主题的实施例涉及能够评价系统中组件的方法和系统。该组件可以是车辆系统或发电系统的一部分。该组件的运行可修改为能够采集该组件的音频。系统其他组件产生的声音可被过滤掉。系统其他组件可能被停用，以允许采集来自该组件的音频并进行评估和诊断。