[发明专利]评估工业设备和过程的状态

权利要求书

1.一种用于训练机器学习模型(1)的方法(100)，以基于由多个传感器(2a-2c)收集的测量数据(3)来评估工业设备(51)的至少一个状态(51a)和/或工业工厂(50)中运转的过程的至少一个状态(50c)，所述方法(100)包括：

·获得(110)测量数据(3)的多个记录(3a-3c)，所述多个记录(3a-3c)对应于各种操作情况和各种状态(50c、51a)；

·对于测量数据(3)的每个记录(3a-3c)，获得(120)标签(4a-4c)，所述标签(4a-4c)表示由测量数据(3)的所述记录(3a-3c)表征的所述操作情况中的所述状态(50c、51a)；

·至少部分地基于与测量数据(3)的至少一个其他记录(3a-3c)、与至少一个其他标签(4a-4c)并且/或者与关于所述工业设备(51)和/或关于所述设备(51)所在的所述工业工厂(50)和/或关于所述过程的附加信息(5)的比较，确定(130)测量数据(3)的至少一个记录(3a-3c)的合理性(3a*-3c*)和/或至少一个标签(4a-4c)的合理性(4a*-4c*)；以及

·响应于所述合理性(3a*-3c*、4a*-4c*)符合至少一个预定标准(140)，将测量数据(3)的所述记录(3a-3c)和所述标签(4a-4c)包括(150)在训练数据的集合(1a)中，所述机器学习模型(1)要在训练数据的所述集合(1a)上被训练。

2.根据权利要求1所述的方法(100)，其中所述比较包括由在所述工业设备(51)影响的范围内的不同位置的不同传感器(2a-2c)获取的相同物理量的测量值。

3.根据权利要求1至2中任一项所述的方法(100)，其中所述工业设备(51)包括泵(53a-53d)，并且其中测量数据(3)的所述记录(3a-3c)包括在所述泵(53a-53d)的入口区域(I)获取的噪声和/或振动的测量数据(3)，以及在所述泵的出口区域(O)获取的噪声和/或振动的测量数据(3)。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法(100)，其中所述比较包括通过所述工业设备(51)的所述预期操作而彼此相关的不同物理量的测量值。

5.根据权利要求4所述的方法(100)，其中所述工业设备(51)包括泵(53a-53d)，并且其中所述不同的物理量包括以下项中的至少两项：噪声、振动、输出质量流、输出压力、电力消耗。

6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法(100)，还包括：响应于确定所述合理性(3a*-3c*、4a*-4c*)不符合标准(140)，提示(160)人类专家(6)决定(7)是否：接受(170)所述测量数据(3、3a-3c)和所述标签(4a-4c)的组合是合理的，而由所述专家(6)对所述测量数据(3、3a-3c)和/或所述标签(4a-4c)进行修正(171)或者不修正(172)；或者放弃(180)所述测量数据(3、3a-3c)和所述标签(4a-4c)。

7.根据权利要求6所述的方法(100)，还包括：

将测量数据(3)的所述记录(3a-3c)和/或所述标签(4a-4c)与在所述同一工业工厂(50)内的同一种设备(51)的另一个实例上获得的测量数据(3)的至少一个其他记录(3a-3c)和/或至少一个其他标签(4a-4c)进行比较(161)；以及

在提示(160)所述专家(6)进行所述决定(7)的过程中将所述比较的结果呈现(162)给所述专家(6)。

8.根据权利要求1至7中任一项所述的方法(100)，进一步包括：优化(190)表征所述机器学习模型(1)的行为的参数的集合(1b)，使得所述机器学习模型(1)以足够的准确度将训练数据的所述集合(1a)中的测量数据(3)的所述记录(3a-3c)映射到测量数据(3)的所述记录(3a-3c)的相应的标签(4a-4c)。

9.一种训练数据的集合(1a)和/或参数的集合(1b)，通过权利要求1至8中任一项所述的方法(100)获得。