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    MODEL PREDICTIVE MAINTENANCE SYSTEM FOR BUILDING EQUIPMENT
    1.
    发明公开
    MODEL PREDICTIVE MAINTENANCE SYSTEM FOR BUILDING EQUIPMENT 审中-实审

    公开(公告)号：EP4421695A2

    公开(公告)日：2024-08-28

    申请号：EP24188559.9

    申请日：2018-02-13

    申请人： Johnson Controls Tyco IP Holdings LLP

    发明人： TURNEY, Robert D. ,  SINHA, Sudhi R.

    IPC分类号： G06Q10/00

    CPC分类号： G05B23/0283 ,  G05B23/0294 ,  G06Q10/20 ,  G06Q30/0206

    摘要： A model predictive maintenance (MPM) system for building equipment includes an equipment controller configured to operate the building equipment to affect a variable state or condition in a building and an operational cost predictor configured to predict a cost of operating the building equipment over a duration of an optimization period. The MPM system includes a maintenance cost predictor configured to predict a cost of performing maintenance on the building equipment over the duration of the optimization period and an objective function optimizer configured to optimize an objective function to predict a total cost associated with the building equipment over the duration of the optimization period. The objective function includes the predicted cost of operating the building equipment and the predicted cost of performing maintenance on the building equipment.

    FEHLERTOLERANTES VERFAHREN UND VORRICHTUNG ZUR STEUERUNG EINER AUTONOMEN TECHNISCHEN ANLAGE MITTELS DIVERSITÄRER TRAJEKTORENPLANUNG
    5.
    发明公开
    FEHLERTOLERANTES VERFAHREN UND VORRICHTUNG ZUR STEUERUNG EINER AUTONOMEN TECHNISCHEN ANLAGE MITTELS DIVERSITÄRER TRAJEKTORENPLANUNG 审中-公开
    利用分散式轨道规划控制自动化技术装置的容错方法和装置

    公开(公告)号：EP3285163A1

    公开(公告)日：2018-02-21

    申请号：EP17184468.1

    申请日：2017-08-02

    申请人： Fts Computertechnik Gmbh

    发明人： Poledna, Stefan ,  Niedrist, Georg ,  Schmidt, Eric ,  Kopetz, Hermann

    IPC分类号： G06F9/44

    CPC分类号： G05B23/0245 ,  G05B19/042 ,  G05B23/0294 ,  G06F9/4494 ,  G06F11/20 ,  G06F11/3692 ,  G06F2201/805

    摘要： Die vorliegende Erfindung beschreibt ein innovatives Verfahren wie ein komplexes elektronisches System zur Steuerung eines sicherheitskritischen technischen Prozesses, z.B. die Führung eines autonomen Fahrzeugs, realisiert werden kann. Es wird zwischen einfacher und komplexer Software unterschieden, wobei die einfache Software auf einer fehlertoleranten Hardware ausgeführt wird und wo mehrere diversitäre Versionen der komplexen Software gleichzeitig auf unabhängigen Fault-Containment Units (FCU) ausgeführt werden und wo aus den Ergebnissen der komplexen Software von einer Entscheidungsinstanz, die mittels einer einfachen Software realisiert ist, ein Ergebnis ausgewählt wird das an die Aktuatoren weitergeleitet wird.

    摘要翻译： 本发明描述了一种诸如用于控制安全关键技术过程的复杂电子系统的创新方法，例如， 可以实现自动驾驶汽车的领导。 有简单和复杂的软件之间的区别，对容错硬件上运行，并在其中执行复杂的软件同时自主故障包容单元（FCU）几个不同版本的简单的软件和其中的复杂的软件从一个决策机构的结果 ，这是通过一个简单的软件来实现的，选择一个转发给执行器的结果。

    MULTI-MODAL SENSOR DATA FUSION FOR PERCEPTION SYSTEMS
    7.
    发明公开
    MULTI-MODAL SENSOR DATA FUSION FOR PERCEPTION SYSTEMS 审中-公开
    感知系统的多模式传感器数据融合

    公开(公告)号：EP3234862A1

    公开(公告)日：2017-10-25

    申请号：EP15826236.0

    申请日：2015-12-18

    申请人： United Technologies Corporation

    发明人： GIERING, Michael J. ,  REDDY, Kishore K. ,  VENUGOPALAN, Vivek ,  SARKAR, Soumik

    IPC分类号： G06K9/00 ,  G06N3/04

    CPC分类号： G05B23/0254 ,  G05B23/0294 ,  G06K9/00791 ,  G06K9/4628 ,  G06K9/6273 ,  G06K9/6289 ,  G06N3/0454 ,  G06N3/08 ,  G06T7/248

    摘要： A method includes fusing multi-modal sensor data from a plurality of sensors having different modalities. At least one region of interest is detected in the multi-modal sensor data. One or more patches of interest are detected in the multi-modal sensor data based on detecting the at least one region of interest. A model that uses a deep convolutional neural network is applied to the one or more patches of interest. Post-processing of a result of applying the model is performed to produce a post-processing result for the one or more patches of interest. A perception indication of the post-processing result is output.

    摘要翻译： 一种方法包括融合来自具有不同模态的多个传感器的多模式传感器数据。 在多模式传感器数据中检测到至少一个感兴趣区域。 基于检测到至少一个感兴趣区域，在多模式传感器数据中检测到一个或多个感兴趣的小片。 使用深卷积神经网络的模型被应用于一个或多个感兴趣的补丁。 执行应用模型的结果的后处理以产生一个或多个感兴趣的小片的后处理结果。 输出后处理结果的感知指示。

    EINRICHTUNG UND VERFAHREN ZUR OPTIMIERUNG EINES ARBEITSPUNKTES FÜR DEN BETRIEB EINER ANLAGE
    8.
    发明公开
    EINRICHTUNG UND VERFAHREN ZUR OPTIMIERUNG EINES ARBEITSPUNKTES FÜR DEN BETRIEB EINER ANLAGE 审中-公开
    设备和方法的一个工作点，投资的操作优化

    公开(公告)号：EP3104240A1

    公开(公告)日：2016-12-14

    申请号：EP15171714.7

    申请日：2015-06-11

    申请人： Siemens Aktiengesellschaft

    发明人： Pfeiffer, Bernd-Markus ,  Rebling, Mathias

    IPC分类号： G05B19/418 ,  G05B23/02

    CPC分类号： G05B11/01 ,  G05B13/021 ,  G05B19/41875 ,  G05B23/0294

    摘要： Die Erfindung betrifft eine Einrichtung (2) und ein Verfahren zur Optimierung eines Arbeitspunktes für den Betrieb einer automatisierten prozesstechnischen Anlage (1). Zur Bestimmung des Arbeitspunktes werden historische Prozessdaten ausgewertet, welche in Form von zeitlichen Datenfolgen, die bei einem Betrieb der Anlage erfasst wurden, in einem Datenspeicher (6) abgespeichert sind. Für verschiedene Arbeitspunkte, die vorzugsweise jeweils einen stationären Zustand des Anlagenbetriebs entsprechen, wird jeweils eine Maßzahl für die Güte des Betriebs der Anlage bestimmt. Der Arbeitspunkt aus der Vergangenheit mit der besten Güte kann vorteilhaft für den zukünftigen Betrieb der Anlage verwendet werden oder für eine sich anschließende weitere Optimierung genutzt werden.

    摘要翻译： 本发明涉及一种装置（2）和用于优化的操作点为自动化过程控制系统（1）的操作的方法。 为了确定被评估的历史过程的数据，它们被存储在已在系统的操作过程中被检测到的时间数据序列的形式，在一个数据存储器（6）的工作点。 对于各种工作点，其优选各自对应于工厂运转的稳定状态在每种情况下，确定工厂的操作的品质因素的量度。 最优质的过去的工作点可以有利地用于设施的未来操作或用于后续的进一步优化。