公开(公告)号：CN115343044A

公开(公告)日：2022-11-15

申请号：CN202210508711.4

申请日：2022-05-11

Applicant: 西门子股份公司

Inventor： 于尔根·策特纳 ,  马尔科·伯格勒

IPC: G01M13/045 ,  H03M1/12

Abstract: 本发明涉及一种用于对装置进行状态监控的方法和组件，其中，通过测量代表装置的状态变量的时间连续和数值连续的模拟信号对装置进行状态监控，模拟信号在测量间隔内的采样时间点利用模数转换器转换为数字信号，模数转换器在测量范围内运行，对于模拟信号超过测量范围的情况，在数字信号中切断模拟信号的超出测量范围的信号部分，随后将频谱分析应用于数字信号，以便确定模拟信号在频谱中包括哪些频率部分，并且根据出现的频率部分和已知的损坏频率的比较推断出装置的故障，对于在数字信号中切断在采样时间点超出测量范围的模拟信号的情况，检测该事件并且将该事件确定为数量，提供信号质量作为测量间隔内数量与总采样数的商。

公开(公告)号：CN118043685A

公开(公告)日：2024-05-14

申请号：CN202280066523.9

申请日：2022-09-01

Applicant: 西门子股份公司

Inventor： 阿里·阿尔·哈格·阿里 ,  马尔科·伯格勒 ,  克里斯蒂安·安德烈亚斯·沃尔夫·波佐

IPC: G01R31/08 ,  G05B23/02 ,  G06F18/2433 ,  G06F18/241 ,  G06F18/23 ,  G06N3/02

Abstract: 本发明涉及一种用于监控机器(MCH)、尤其马达(ENG)或电驱动的马达(EEG)的运行的方法(PRC)。本发明提出一种这样的方法以改进监控，其包括以下步骤：c)训练阶段(TPH)：i.提供包括机器(MCH)的多个运行点(OPP)的状态变量(PHC)的训练数据(TDT)，ii.借助聚类(CLS)识别并且组合训练数据(TDT)的运行点(OPP)以形成运行点聚类(OCL)，iii.训练将运行点(OPP)分配给已识别的运行点聚类(OCL)的分类器(CLF)，iv.训练异常识别模型(ARM)以执行运行异常识别，d)应用阶段：i.记录包括处于运行状态中的机器(MCH)的运行点(OPP)的状态变量(PHC)的运行数据(OPD)，ii.借助分类器(CLF)将运行数据(OPD)分配给运行点聚类(OCL)，借助异常识别模型(ARM)识别运行异常。