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DEEP-LEARNING-BASED FAULT DETECTION IN BUILDING AUTOMATION SYSTEMS

机译:建筑自动化系统中基于深度学习的故障检测

摘要

Methods, mediums, and systems include use of a system manger application in a data processing system for fault detection a building automation system using deep learning, to receive point data for a hardware being analyzed, where the received point data is contaminated data, train a deep learning model for the hardware being analyzed, generate predicted data based on the deep learning model, analyze the predicted data and the received point data, identify a fault in the hardware being analyzed according to the received point data and the predicted data, and produce a fault report according to the identified fault.
机译:方法,介质和系统包括在数据处理系统中使用系统管理器应用程序以使用深度学习对建筑物自动化系统进行故障检测的故障检测,以接收针对被分析硬件的点数据,其中接收到的点数据是受污染的数据,训练用于分析的硬件的深度学习模型,基于深度学习模型生成预测数据,分析预测数据和接收的点数据,根据接收的点数据和预测的数据识别正在分析的硬件中的故障,并产生根据识别出的故障报告故障。

著录项

  • 公开/公告号US2019391573A1

    专利类型

  • 公开/公告日2019-12-26

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 SIEMENS INDUSTRY INC.;

    申请/专利号US201816015344

  • 发明设计人 QINPENG WANG;

    申请日2018-06-22

  • 分类号G05B23/02;G05B13/02;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 11:22:24

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