CN101059906A - 用于非固定设备的可预测故障确定 - Google Patents

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Abstract

一种可预测故障确定系统,包括非固定操作设备和利用无线传输与该操作设备进行通信的固定故障确定设备。该非固定操作设备包括确定操作设备的状态数据的传感器和处理设备,该处理设备组合状态数据,产生状态信号,并向故障确定设备无线发送该状态信号。使用无线接收器,故障确定设备提取状态数据并计算用于操作设备的条件数据,该条件数据包括条件等级的,该条件等级指示至少一个可操作故障的可能性。向非固定操作设备无线地发送其中包括该条件等级的条件数据信号,这样常驻处理设备可确定是否应当通过比较该状态数据和该条件数据、根据选择条件等级为多种单元产生警告通知。

Description

用于非固定设备的可预测故障确定
版权标记
本专利文档的部分公开文件包括受版权保护的资料。虽然版权所有人不反对任何人如在专利商标局专利文件或者记录中的那样传真复制本专利文档或专利公开文本,但是版权所有人保留除此之外的一切版权。
技术领域
本发明通常涉及操作设备中的可预测维护识别,尤其是涉及支持使用嵌入产品的信息设备的决定的分发。更具体讲,本发明旨在根据操作设备(例如汽车)的部件的现行测量条件预测该操作设备的一个或者多个部件的故障时间。
背景技术
现有的可预测维护系统允许早期确定操作设备具有的可预测问题。在这些系统中,嵌有产品的信息设备(PEID)可以被实施为传感器,用于记录该设备的各种运行情况。这些PEID可以记录各种系数,例如油压、液平面、运行效率、自上次修理的时间、位置,以及其它系数。
现有的可预测维护系统提供计算任何元件故障的可能性的两种选择。第一种技术是常驻计算技术(resident calculation technique),其中机载(on-board)计算系统分析传感器数据。这种技术典型地建立在非固定设备中,其可以是本身作为移动设备或者是包括在可移动环境中的设备。非固定设备的一个示例是施工设施,例如倾卸式货车。该货车可以在工地以及在工作日期间的各个位置间运行。
由于尺寸和处理的限制,非固定设备不具有复杂水平的计算能力。这些系统可以提供基本运算能力,其典型地包括比较向值域表(chart of ranges)读取的传感器数据。如果传感器数据超出该值域,那么该处理设备接着可提供粗略通知。例如,如果油位低于阈值水平,那么油指示灯会亮。在更先进的系统中,可以提供更多信息的可视显示,例如LCD屏幕。机载计算系统也可以监控与各种系数相关的时间延迟,例如监视车辆在维护图表之间的时间和/或里程。这些机载计算系统受限于部件的操作是否在或者超出预定操作范围的二进制确定的基本计算。类似地,由于这些系统是自主式系统,因此唯一可用的计算数据是已安装在机载计算机中的信息和由传感器获得的信息。
可预测维护的第二种技术是使用具有直接连续连接到一个或者多个处理系统的固定设备。这种技术典型地在使用固定设备的大型工业应用中可以看到。例如,工业成型机可以包括大量监视机器操作的许多情况的PIED。这些固定设备虽然不包括任何涉及传感器的大量内部计算能力,却相反地将传感器数据加载到所连接的处理系统。
这种处理系统可使用它的大量可用的处理能力执行大量的数据处理。该处理系统可执行大量的数据分析,以便不仅评估固定设备的状态,而且计算可预测维护问题。例如,根据来自各种传感器的数据,处理设备可以确定在几个月或者几天内可能需要替换一个特定部件。
连接到固定设备的处理设备允许更大量的可预测性。类似地,虽然该处理设备不限于仅来自固定设备本身的信息,但是也使用来自使用网络通信的其它固定设备的数据。
非固定设备没有实现使用固定设备所连接的计算机的可预测维护的改进。使用上述卡车的示例,不断地驾驶这辆卡车在不同工地环绕。由于非固定设备的移动性以及与在任何后端系统和非固定设备间的正确的通信问题,非固定设备不具有专用的连接到后端处理系统的能力。
非固定设备的另一个示例可以是汽车。尽管许多汽车包括复杂计算系统和无线通信系统,但在车辆被维护时,即当车辆暂时在固定的情况下时,通过要执行可预测维护。在维修期间,技术员物理连接处理计算机和车辆的机载计算机。通过这种直接的物理连接,可以运行不同的维护例程以提供车辆的瞬像(snapshot)以及提供可预测维护信息。而且,尽管如此,这种技术仍然需要物理连接和状态数据的间歇性检查。
使用非固定设备,现有的处理资源的限制和用于确定可预测维护所设置的限制数据都大大地限制了该设备向用户警告任何未决的可操作关系的能力。类似地,非固定设备的移动性限制了访问改进的用于固定设备的处理能力。
发明内容
为解决上面提到的问题,根据本发明的一个方面,提供了一种故障确定设备,该设备包括无线接收器,可操作地无线接收来自非固定操作设备的可操作状态信号;处理设备,可操作地进行:从所述状态信号提取涉及所述操作设备的状态数据;以及根据所述状态数据计算可操作设备的条件等级数据,其中条件数据定义条件等级,该条件等级指示在多个时间周期的一个之内通过所述操作设备的至少一个可操作故障的可能性;以及无线发送器,可操作地将所述条件数据无线发送给所述操作设备。
根据本发明的另一个方面,提供了一种非固定操作设备,包括:多个传感器,可操作地确定涉及所述操作设备的操作的多个状态数据;处理设备,可操作地结合所述状态数据以产生状态信号;发送器,可操作地向故障确定设备无线发送所述状态信号;接收器,可操作地无线接收来自所述故障确定设备的条件数据信号,该信号中具有指示多个条件等级的条件数据;以及所述处理设备还可操作地确定是否应当根据所述条件等级产生至少一个警告通知。
根据本发明的再一个方面,提供了一种确定非固定操作设备的可预测故障确定的方法,所述方法包括:无线接收来自所述非固定操作设备的可操作状态信号;从所述状态信号中提取涉及所述操作设备的状态数据;根据所述状态数据计算可操作设备的条件数据,所述条件数据包括条件等级,该条件等级指示在多个时间周期的一个之内通过所述操作设备的至少一个可操作故障的可能性;以及将所述条件数据无线传输到所述操作设备。
根据本发明的再一个方面,提供了一种确定非固定操作设备的可预测故障确定的方法,所述方法包括:确定涉及所述操作设备的操作的多个状态数据;产生包括所述状态数据的状态信号;向故障确定设备无线发送所述状态信号;无线接收来自所述故障确定设备的条件数据信号,该信号包括条件数据;以及确定是否应当根据所述条件数据和状态数据产生至少一个警告通知。
根据本发明的再一个方面,提供了一种可预测故障确定系统,包括:非固定操作设备,其包括:多个传感器,可操作地确定涉及所述操作设备的操作的多个状态数据;第一处理设备,可操作地组合所述状态数据以产生状态信号;以及第一发送器,可操作地向故障确定设备无线发送所述状态信号;故障确定设备,其包括:第一接收器,可操作地无线接收所述状态信号;第二处理设备,可操作地进行:从所述状态信号提取涉及所述操作设备的状态数据;以及根据所述状态数据计算用于所述操作设备的条件数据,所述条件数据包括条件等级,该条件等级指示在多个时间周期的一个之内通过所述操作设备的至少一个可操作故障的可能性;以及第二发送器,可操作地向所述操作设备无线发送包括所述条件数据的条件数据信号;以及所述非固定操作设备还包括:第二接收器,其可操作地无线接收来自所述故障确定设备的所述条件数据信号,所述第一处理设备可操作地比较所述状态数据和条件数据,以对其分配多个条件等级中的一个,由此使所述处理设备还可操作地确定是否应当根据相关的条件等级产生警告信号。
根据本发明的再一个方面,提供了一种包括可执行指令的计算机可读介质,所述可执行指令用于确定非固定操作设备的可预测故障确定,当由处理设备读取所述可执行指令时,所述可执行指令提供执行:无线接收来自所述非固定操作设备的可操作状态信号;从所述状态信号中提取涉及所述操作设备的状态数据;根据所述状态数据计算可操作设备的条件数据,所述条件数据包括条件等级,该条件等级指示在多个时间周期的一个之内通过所述操作设备的至少一个可操作故障的可能性;以及将所述条件数据无线传输到所述操作设备。
根据本发明的再一个方面,提供了一种包括可执行指令的计算机可读介质,所述可执行指令用于确定非固定操作设备的可预测故障确定,当由处理设备读取所述可执行指令时,所述可执行指令提供执行:确定涉及所述操作设备的操作的多个状态数据;产生包括所述状态数据的状态信号;向故障确定设备无线发送所述状态信号;无线接收来自所述故障确定设备的条件数据信号,该信号包括条件数据;以及确定是否应当根据所述条件数据和状态数据产生至少一个警告通知。
附图说明
图1举例说明了故障确定设备的一个实施例的框图;
图2举例说明了非固定操作设备的一个实施例;
图3举例说明了可预测故障确定系统的一个实施例;
图4举例说明了可预测故障确定系统的另一个实施例;
图5举例说明了具有非固定操作设备的可预测故障确定的确定方法的一个实施例的步骤流程图;以及
图6举例说明了非固定设备的可预测故障确定的确定方法的一个实施例的步骤。
具体实施方式
通常,可预测故障确定系统包括非固定操作设备和故障确定设备。术语非固定操作设备可以指的是移动着的操作设备,而且这个术语同样也可以指暂时固定的操作设备,但是具有移动能力(也就是进入非固定状态),作为其的正常操作的一部分并且为了实现其预定的目的。该故障确定设备是固定的并且以无线传输方式与非固定操作设备进行通信。该非固定操作设备包括用于确定该操作设备的一个或者多个部件的状态数据的传感器。正常情况下,该操作设备使用传感器数据从多个等级设备之一中选择条件等级,所述多个等级表示设备老化的变化等级,其示例如图3的表180。非固定操作设备进一步包括处理设备,其用于结合状态数据以产生状态信号并将该状态信号无线发送到故障确定设备。使用无线接收器,故障确定设备提取状态数据并根据该状态数据计算操作设备的条件数据。该条件数据包括条件等级数据,该条件等级数据指示在限定时间间隔内至少一个操作故障的可能性。具有条件数据的条件数据信号被无线地发送到非固定操作设备。因此常驻处理设备更精确地确定是否应当通过比较操作设备的状态数据和条件等级以产生警告通知,包括根据该比较为各种部件选择一个条件等级。因此,通过利用无线传输,可以由后端处理系统执行改进的处理和可预测故障确定而不影响非固定设备的移动。
图1举例说明了故障确定设备100的一个实施例的框图,其包括:后端处理设备102、无线接收器104和无线发送器106。在一个实施例中,故障确定设备100包括数据库108。虽然这里描述的实施例是关于非固定设备的,但是本发明也旨在包含固定设备。
后端处理设备102可以是一个或者多个能够执行各种计算和其它基于操作指令的可执行操作的处理设备。后端处理设备102类似于与固定设备的故障确定系统相关的专用处理设备,而且处理设备102可以连接到计算网络中的一个或者多个其它处理设备。接收器104和发送器106可以是任何适合的设备,其能在规定的传输范围内从相应的设备无线接收信号设备和向相应的设备无线发送信号。应当知道,接收器104和发送器106可以包括访问没有在这里特别说明的其它通信网络,例如,接收器104和发送器106可以通过一个或者多个无线网络互联,或者在另一个实施例中可以是关于后端处理设备102的标准无线路由设备。
在一个实施例中,接收器104用于无线接收输入的无线传输110,该无线传输110包括操作状态信号112。接收器104通过后端处理设备102提供操作状态信号112,其中处理设备102可操作地响应于可执行指令而提取状态数据。非固定操作设备(未示出)提供由接收器104接收的传输110的等级。从状态信号提取的这个状态数据包括涉及操作设备的数据,和以下详细描述的有关特定操作方面的记录信息。
后端处理设备102还用于根据状态数据为操作设备计算条件数据。该条件数据包括条件等级,该条件等级指示由操作设备在多个时间周期中的一个内的操作故障的可能性,该时间周期包括部件操作的阈值。如下面更详细所述,如果条件数据指示特定部件在一个时间周期内可能会失效,例如,在三到六个月之间,则后端处理设备会确定不需要立即采取措施。应当知道,条件数据可以涉及任何数量的部件或者整个操作设备本身。例如,该操作设备可以具有任意数量的要遭受故障的部件。在汽车的示例中,可以监视空气过滤器、机油滤清器、冷却液液位、和其它许多方面。在另一个示例中,维护可以涉及例如按计划换油或者其它类型的维护活动的总体维护所需要的时间。
使用计算出的、可能包括各种条件等级的条件数据,向发送器106提供条件数据信号114。因此发送器106提供目的地为非固定操作设备(未示出)的无线传输116。在一个实施例中,发送器106可以保留无线信号116的传输,直到确认非固定操作设备处于传输范围内。例如,非固定操作设备会查验(ping)故障确定设备使其发送无线信号116。
在图1所示的另一个实施例中,故障确定设备100可以进一步使用数据库108确定条件数据。数据库108包括来自任意数量的不同的非固定操作设备的状态数据。数据库108可以进一步包括来自各种源的附加信息,包括来自涉及维护问题的零件生产商的信息。在这个实施例中,后端处理设备102向数据库108提供检索请求118以从中检索附加状态数据120。在这个实施例中,接着根据来自数据库108的状态数据112和附加状态数据120计算条件数据的条件等级。
在一个实施例中,处理设备102可以通过将传感器数据和传感器数据指导准则(guidelines)进行比较来计算条件等级。传感器数据指导准则可以通过任意数量的可用技术设置,其包括:来自类似非固定设备的可操作经验、来自生产商或者供应商的信息、或者任何其它适合的来源。由此,处理设备102基于对传感器数据和传感器数据指导准则的比较,来为操作设备中的多个部件估计故障时间。在另一个实施例中,可以不调整条件等级。在那样的例子中,可以利用各种技术,包括:不包括发送条件信号、发送目前复制的条件信号、发送指示没有改变条件等级的消息、或者本领域技术人员公认的其它任何可用技术。
图2举例说明了非固定操作设备130的一个实施例,其包括:多个传感器132(被图解为传感器132_1、132_2、132_3和132_N,其中N可以是任何整数值)、处理设备134、无线发送器136、无线接收器138、和多个通知设备140(被图解为设备140_1、140_2和140_M,其中M可以是任何整数值)。
传感器132可以是任何适合类型的传感器,其用于监视和报告特定操作设备或者元件的状态。例如,传感器可以是用于计算内燃机中油压的油压测量设备。另一个传感器可以测量汽车中的液面液位。传感器132可以是例如读取特定位置信息的比如为RFID标签的被动设备。非固定处理设备134可以是响应于可执行指令、用于执行各种操作的任何适合的处理设备。处理设备134可以是硬件和执行与可执行指令相关的操作的软件组件的组合。发送器136和接收器138可以与图1的、内置于故障确定设备100的接收器104和发送器106相似。在一个实施例中,发送器136和接收器138可包括限制函数性以考虑电源和其它关于非固定设备130的相关内容。通知设备140可以是向用户提供通知的任何适合类型的设备。例如,通知设备可以是仪表盘上的灯或指示修理是必需的其它LED,或者提供听得到的通知的音频设备,或者其它类型的通知设备。在另一个实施例中,通知设备可以是视频显示,例如提供计算机读出的LCD屏。应当知道,可以利用任何适合的设备以提供相应的通知。
在非固定操作设备130中,传感器132通过监视相应的操作确定状态数据142。可以依照已知存在的传感器技术产生状态数据142。状态数据142也可以包括特定传感器、PEID或者非固定设备标识符,以从非固定设备的其它部件以及其它可能由后端处理系统处理的部件区分每个部件的状态数据142。使用状态数据142,处理设备134可操作地组合状态数据142以产生状态信号144。当非固定操作设备130在故障确定设备(图1的100)的传输范围之内时,发送器136可操作地在无线发送110中无线发送状态信号112。如上所述,图1的故障确定设备100因此执行操作以计算与非固定操作设备130中的元件相关的条件数据。当设备130处于传输范围内时,接收器138可操作地接收来自图1的发送器106的无线传输116。接着由处理设备134接收条件数据信号114。
由此,处理设备134可操作地确定是否应当根据将状态数据142与条件数据的条件等级进行的比较来产生至少一个警告通知。例如,条件数据可以包括更多个各种操作元件的等级指示器,以与收集的状态数据进行比较。使用传感器的示例确定机油滤清器的操作效率,处理设备134可以确定在接下来的几个星期内应当更换机油滤清器。对于这个信息,可以通过将状态数据142与条件数据进行比较来设置相应的条件等级,以设置用于确定处理设备134是否应当提供通知的条件等级。如果需要,应当向通知设备140中的一个提供通知信号144。在没有即时维护需要的实施例中,处理设备134可以避免向任何通知设备140发送任何类型的通知,直到相应的等级适当指示为止。
图3示出了故障确定系统160的一个实施例,其包括故障确定设备100和非固定操作设备130。在操作设备130中,传感器132_1和132_2监视操纵设备130的组件和/或操作。传感器132_1、132_2向处理的模块162提供状态数据142_1、142_2。模块162由此向数据收集模块166提供处理数据164。在一个实施例中,数据收集模块166也可以接收检测故障信息168,该信息提供一个或更多个故障部件的指示,而不是监视记录操作状态的传感器。
使用这个组合信息,数据收集模块164可以向故障确定设备100中的状态数据存储设备172提供状态数据170。例如,状态数据库172可以存储来自相应设备160的数据170的历史记录。数据库172也可以存储包括来自类似非固定设备的其它信息。在故障确定设备100中,可以由使用集合状态数据174的处理设备102执行数据分析。如上所述,计算可以包括相应部件阈值或数值范围的条件数据。例如,在一个实施例中,可以确定相当于设备130中的特定元件的范围。另一个实施例,条件数据可以是实际等级,例如等级2或者等级3。不管这个特定信息,数据分析和处理设备102根据状态数据142_1、142_2、检测故障数据168和存储在状态数据数据库172中的附加状态数据,来提供相应的为各部件设置的可预测维护。
因此,故障确定设备100可提供对一个或者多个条件等级的选择的状态数据176的无线传输。选择模块178可从表格中,例如表格180中,选择若干个各种条件之一。例如,根据故障是否在六个月之内不会发生(等级1)、故障是否可能发生在三个月到六个月之间(等级2)、故障是否可能发生在两个月到三个月之间(等级3)或者故障是否可能发生在少于两个星期内(等级4),为每个单独的部件选择条件模块。表180中的各个等级仅为示例性目的,而且应当知道,可以使用任意数目的等级。根据这些等级,非固定设备130可认出是否可预测未决故障的一个或者多个部件,其中,为了由可能或者不可能在固定模式中(例如处于休眠或者暂时活动使用)的非固定设备远程使用,这些等级由后端处理系统确定。
为示例性目的,非固定设备的一个实施例可以是汽车。机载计算机可以具有有限的资源以执行更新条件计算,类似地,机载计算机将同样缺少用于执行这种操作的数据。因此,大量PEID确定状态信息的各种等级。例如,一个设备可以监视通过空气吸入机构接收到的空气的质量和/数量。传感器产生相应的传感器信息,其与其它许多传感器数据结合以被发送到后端处理系统。
空气吸入传感器数据以及其它传感器数据,同样被与现有条件等级信息进行比较以确定是否有可预测的危急故障。在将该状态数据发送到后端处理系统后,汽车也可以接收包括大量等级的更新条件数据,例如图3的表180中所示的等级1-4。根据空气吸入传感器,这个条件数据可以包括用于空气过滤器的4个等级。接着由空气吸入传感器获得的测量被与这个更新等级信息进行比较以确定空气过滤器的相应等级。确定该空气的相应等级并进一步保证可以采取或者可以不采取可预测维护措施,其中根据由后端处理系统确定的更新的条件数据确定空气过滤器的条件,所述后端处理系统具有更重大等级的状态数据信息和处理能力。这个更新条件数据可为部件提供更大程序的可预测性,所述部件在这个示例中是空气过滤器,因为可以根据更多状态信息从先前的等级更新条件等级。例如,虽然先前的条件等级可能指示特定空气流速度可预测剩余6个星期的有用使用期限,但是依据来自其它设备的信息,它可以指示6个星期的确定是错误的,直到替换之前的预测时间可能被替代为8个星期而不是6个星期,因此可在相应条件等级设置改变。
图4示出了可预测故障确定系统180的一个实施例,其包括远程后端处理系统182和多个非固定设备184(在184_1、184_2、184_3、和184_N所示,其中N可以是任意整数值)。该远程后端处理系统182和非固定设备184进一步包括无线传输能力。当非固定设备184处于传输范围内时,可交换无线传输186。例如,在第一次传输中,传感器数据可提供给后端处理系统182。当后端处理系统182执行多种计算时,设备184可能移动超出传输范围。因此,当其返回传输范围内时,传输186可包括用于确定非固定设备184中的条件等级的条件数据。
在图4的系统中,通过在传输范围内到达并且交换信息,该信息用于允许处理系统182执行后端处理或者接收后端处理的计算,可以操作任何数量的非固定设备。因此,上述系统具有任何数量的非固定设备的功能,所述非固定设备可在或者超出后端处理系统182的传输范围中进行。
图5示出了来自非固定操作设备的用于确定可预测故障确定的方法的一个实施例。在一个实施例中,该方法开始于步骤200,用于确定非固定设备的操作的状态信息。类似于上述实施例,由传感器132产生状态信息142。下一步骤,即步骤202产生包括该状态数据的状态信号。应当知道,该状态信号可包括其它信息以及从传感器132接收的状态数据142的数据处理。
在接下来的步骤,步骤204,是向故障确定设备无线发送该状态信号。如上所述,无线信号110可以被提供给故障确定设备100,在那里由接收器104接收该无线信号。从非固定设备的透视图,下一步骤,步骤206,是当该条件数据包括上面论述的条件等级时,无线接收来自故障确定设备的条件数据。该条件数据可包括在条件数据信号中。
下面的步骤,步骤208,是确定是否应当根据条件等级产生警告通知。这可以通过在非固定处理设备134中将状态数据与条件数据进行比较来确定。从该信息,非固定设备确定是否应当产生警告或者其它类型的通知。由此,在一个实施例中,该方法完成。
图6图解了非固定操作设备用于确定可预测故障确定的方法的实施例。第一步,步骤220,是无线接收来自非固定操作设备的可操作状态信号。该可操作状态信号包括涉及非固定设备的操作的状态数据。下一步,步骤222,是从该状态信号提取涉及可操作设备的状态信号。
下一步,步骤224,是根据状态数据计算条件数据,该条件数据包括概述可操作故障的预测可能性的条件等级。下一步骤226是将条件数据无线发送到操作设备。由此,在一个实施例中,该方法完成。
使用该后端处理设备,可以不需要对非固定设备的额外的处理需求来执行设置本地故障确定的条件等级。使用无线传输,可在非固定设备和后端系统之间提供相应的信息以允许处理这个信息。当非固定设备在后端系统的传输范围内或者接收范围内时,可以交换该信息。此外,在非固定设备的操作中,使用后端计算的无缝发送和接收不会不利地影响非固定设备的可操作移动性。
虽然在先的文本阐述了各种实施例的详细说明,但是应当理解的是,由下面阐述的权利要求的文字定义本方面的法律范围。详细的描述仅是示例性的,并且由于描述每个可能的实施例是不切实际的,如果不是不可能的,因此不描述本发明每个可能的实施例。使用当前的技术或者本专利申请日之后的进步的技术,可以实施许多的可选择的实施例,其仍然落入定义本发明的权利要求书的范围。
应当理解的是,对本领域技术人员而言很容易明白本发明和它的不同方面的实现存在其它变化和改变,而且本发明不限于这里描述的特定实施例。因此本发明完全覆盖任何和全部落入这里要求和公开的基本的、根本的主要范围的改变、变化或者等价物。

Claims (33)

1、一种故障确定设备,包括
无线接收器,可操作地无线接收来自非固定操作设备的可操作状态信号;
处理设备,可操作地进行:
从所述状态信号提取涉及所述操作设备的状态数据;以及
根据所述状态数据计算可操作设备的条件等级数据,其中条件数据定义条件等级,该条件等级指示在多个时间周期的一个之内通过所述操作设备的至少一个可操作故障的可能性;以及
无线发送器,可操作地将所述条件数据无线发送给所述操作设备。
2、如权利要求1所述的故障确定设备,还包括:
数据库,用于存储来自多个操作设备的附加状态数据。
3、如权利要求2所述的故障确定设备,其中所述条件数据还根据所述附加状态数据来计算。
4、如权利要求1所述的故障确定设备,其中所述状态数据包括来自与所述操作设备相关的多个传感器的传感器数据。
5、如权利要求1所述的故障确定设备,其中所述无线接收器可操作地在所述操作设备处于传输范围内时接收状态信号,而所述无线发送器可操作地在所述操作设备处于传输范围内时发送条件数据。
6、一种非固定操作设备,包括:
多个传感器,可操作地确定涉及所述操作设备的操作的多个状态数据;
处理设备,可操作地结合所述状态数据以产生状态信号;
发送器,可操作地向故障确定设备无线发送所述状态信号;
接收器,可操作地无线接收来自所述故障确定设备的条件数据信号,该信号中具有指示多个条件等级的条件数据;以及
所述处理设备还可操作地确定是否应当根据所述条件等级产生至少一个警告通知。
7、如权利要求6所述的非固定操作设备,还包括:
多个通知设备,以便在产生警告通知时,所述通知设备提供输出显示。
8、如权利要求6所述的非固定操作设备,其中,由所述故障确定设备产生与状态数据的数据库相关的条件数据。
9、如权利要求6所述的非固定操作设备,其中所述发送器可操作地在所述操作设备处于传输范围内时发送状态信号,而所述接收器可操作地在所述操作设备处于传输范围内时接收条件数据。
10、如权利要求6所述的非固定操作设备,其中所述处理设备在执行确定是否应当产生至少一个警告通知的操作中,还可操作地将状态数据与条件数据进行比较,以对其分配多个条件等级中的一个,由此根据相关的条件等级确定警告信号的产生。
11、一种确定非固定操作设备的可预测故障确定的方法,所述方法包括:
无线接收来自所述非固定操作设备的可操作状态信号;
从所述状态信号中提取涉及所述操作设备的状态数据;
根据所述状态数据计算可操作设备的条件数据,所述条件数据包括条件等级,该条件等级指示在多个时间周期的一个之内通过所述操作设备的至少一个可操作故障的可能性;以及
将所述条件数据无线传输到所述操作设备。
12、如权利要求11所述的方法,还包括:
根据附加状态数据计算条件数据。
13、如权利要求11所述的方法,其中所述状态数据包括来自与所述操作设备相关的多个传感器的传感器数据。
14、如权利要求11所述的方法,还包括:
当所述操作设备处于该操作设备的传输范围内时,无线接收所述状态信号,以及
当所述操作设备处于该操作设备的传输范围内时,无线发送所述条件数据。
15、一种确定非固定操作设备的可预测故障确定的方法,所述方法包括:
确定涉及所述操作设备的操作的多个状态数据;
产生包括所述状态数据的状态信号;
向故障确定设备无线发送所述状态信号;
无线接收来自所述故障确定设备的条件数据信号,该信号包括条件数据;以及
确定是否应当根据所述条件数据和状态数据产生至少一个警告通知。
16、如权利要求15所述的方法,还包括:
如果应当产生警告通知,则产生至少一个警告信号;以及
将所述至少一个警告信号提供给至少一个提供警告通知的输出显示器。
17、如权利要求15所述的方法,其中由所述故障确定设备产生关于所述状态数据的数据库的条件数据。
18、如权利要求15所述的方法,还包括:
当所述操作设备在所述故障确定设备的传输范围之内时,无线发送所述状态信号;以及
当所述操作设备在所述故障确定设备的传输范围之内时,无线接收所述状态信号。
19、如权利要求15所述的方法,其中所述的确定是否应当产生至少一个警告通知的步骤包括:将所述状态数据与所述条件数据进行比较,以对其分配多个条件等级中的一个,由此根据相关的条件等级确定警告信号的产生。
20、一种可预测故障确定系统,包括:
非固定操作设备,其包括:
多个传感器,可操作地确定涉及所述操作设备的操作的多个状态数据;
第一处理设备,可操作地组合所述状态数据以产生状态信号;以及
第一发送器,可操作地向故障确定设备无线发送所述状态信号;
故障确定设备,其包括:
第一接收器,可操作地无线接收所述状态信号;
第二处理设备,可操作地进行:
从所述状态信号提取涉及所述操作设备的状态数据;以及
根据所述状态数据计算用于所述操作设备的条件数据,所述条件数据包括条件等级,该条件等级指示在多个时间周期的一个之内通过所述操作设备的至少一个可操作故障的可能性;以及
第二发送器,可操作地向所述操作设备无线发送包括所述条件数据的条件数据信号;以及
所述非固定操作设备还包括:第二接收器,其可操作地无线接收来自所述故障确定设备的所述条件数据信号,所述第一处理设备可操作地比较所述状态数据和条件数据,以对其分配多个条件等级中的一个,由此使所述处理设备还可操作地确定是否应当根据相关的条件等级产生警告信号。
21、如权利要求20所述的可预测故障确定系统,还包括:
所述非固定操作设备还包括多个通知设备,由此当产生警告通知时,所述通知设备提供输出显示。
22、如权利要求20所述的可预测故障确定系统,其中所述第一发送器可操作地在所述操作设备处于传输范围内时发送所述状态信号,而所述第二接收器可操作地在所述操作设备处于传输范围内时接收所述条件数据。
23、如权利要求20所述的可预测故障确定系统,还包括:
所述故障确定设备还包括数据库,用于存储来自多个操作设备的附加状态数据。
24、如权利要求23所述的可预测故障确定系统,其中所述条件数据还根据所述附加状态数据来计算。
25、一种包括可执行指令的计算机可读介质,所述可执行指令用于确定非固定操作设备的可预测故障确定,当由处理设备读取所述可执行指令时,所述可执行指令提供执行:
无线接收来自所述非固定操作设备的可操作状态信号;
从所述状态信号中提取涉及所述操作设备的状态数据;
根据所述状态数据计算可操作设备的条件数据,所述条件数据包括条件等级,该条件等级指示在多个时间周期的一个之内通过所述操作设备的至少一个可操作故障的可能性;以及
将所述条件数据无线传输到所述操作设备。
26、如权利要求25的计算机可读介质,还包括可执行指令,当由处理设备读取所述可执行指令时,所述可执行指令提供执行:
根据附加状态数据计算条件数据。
27、如权利要求25的计算机可读介质,其中所述状态数据包括来自与所述操作设备相关的多个传感器的传感器数据。
28、如权利要求25的计算机可读介质,还包括可执行指令,当由处理设备读取所述可执行指令时,所述可执行指令提供执行:
当所述操作设备处于该操作设备的传输范围内时无线接收所述状态信号;以及
当所述操作设备处于该操作设备的传输范围内时无线发送所述条件数据。
29、一种包括可执行指令的计算机可读介质,所述可执行指令用于确定非固定操作设备的可预测故障确定,当由处理设备读取所述可执行指令时,所述可执行指令提供执行:
确定涉及所述操作设备的操作的多个状态数据;
产生包括所述状态数据的状态信号;
向故障确定设备无线发送所述状态信号;
无线接收来自所述故障确定设备的条件数据信号,该信号包括条件数据;以及
确定是否应当根据所述条件数据和状态数据产生至少一个警告通知。
30、如权利要求29的计算机可读介质,还包括可执行指令,当由处理设备读取所述可执行指令时,所述可执行指令提供执行:
如果应当产生警告通知,则产生至少一个警告信号;以及
将所述至少一个警告信号提供给至少一个提供警告通知的输出显示器。
31、如权利要求29的计算机可读介质,其中由所述故障确定设备产生关于所述状态数据的数据库的条件数据。
32、如权利要求29的计算机可读介质,还包括可执行指令,当由处理设备读取所述可执行指令时,所述可执行指令提供执行:
当所述操作设备在所述故障确定设备的传输范围之内时,无线发送所述状态信号;以及
当所述操作设备在所述故障确定设备的传输范围之内时,无线接收所述状态信号。
33、如权利要求29的计算机可读介质,其中所述的确定是否应当产生至少一个警告通知的步骤包括:比较所述状态数据和所述条件数据,以对其分配多个条件等级中的一个,由此根据相关的条件等级确定警告信号的产生。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105593864A (zh) * 2015-03-24 2016-05-18 埃森哲环球服务有限公司 用于维护设备的分析设备退化

Families Citing this family (27)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8594933B2 (en) * 2006-02-09 2013-11-26 Sap Ag Transmission of sensor data based on geographical navigation data
US9770611B2 (en) 2007-05-03 2017-09-26 3M Innovative Properties Company Maintenance-free anti-fog respirator
US20080271739A1 (en) 2007-05-03 2008-11-06 3M Innovative Properties Company Maintenance-free respirator that has concave portions on opposing sides of mask top section
TR201902370T4 (tr) * 2007-08-31 2019-03-21 3M Innovative Properties Co Kişisel koruma ekipmanıyla çıkartılabilir şekilde birleştirilen bileşenlerin durumlarının belirlenmesi.
NO2186041T3 (zh) * 2007-08-31 2018-08-25
DE102008011902A1 (de) * 2008-02-29 2009-09-10 Gebr. Heller Maschinenfabrik Gmbh Einrichtung und Verfahren zur Maschinenteilanalyse
US20100206869A1 (en) * 2009-02-13 2010-08-19 General Electric Company Heat pump water heater control
US8422870B2 (en) * 2009-02-13 2013-04-16 General Electric Company Residential heat pump water heater
US20110046842A1 (en) * 2009-08-21 2011-02-24 Honeywell International Inc. Satellite enabled vehicle prognostic and diagnostic system
US8868284B2 (en) * 2009-11-12 2014-10-21 Sikorsky Aircraft Corporation Virtual monitoring of aircraft fleet loads
US9761111B2 (en) * 2012-07-16 2017-09-12 IntraGrain Technologies Inc. Adaptive bandwidth consumption in remote monitoring of agricultural assets
US9206996B2 (en) 2014-01-06 2015-12-08 General Electric Company Water heater appliance
JP2016110162A (ja) * 2014-12-01 2016-06-20 富士通株式会社 情報処理装置、情報処理システム及び監視方法
CN104777762A (zh) * 2015-03-24 2015-07-15 惠州Tcl移动通信有限公司 一种车载系统监测方法及其终端
GB201508114D0 (en) 2015-05-12 2015-06-24 3M Innovative Properties Co Respirator tab
US9922525B2 (en) * 2015-08-14 2018-03-20 Gregory J. Hummer Monitoring system for use with mobile communication device
EP3474956A1 (en) 2016-06-23 2019-05-01 3M Innovative Properties Company Welding shield with exposure detection for proactive welding hazard avoidance
US9848666B1 (en) 2016-06-23 2017-12-26 3M Innovative Properties Company Retrofit sensor module for a protective head top
US11260251B2 (en) 2016-06-23 2022-03-01 3M Innovative Properties Company Respirator device with light exposure detection
US10610708B2 (en) 2016-06-23 2020-04-07 3M Innovative Properties Company Indicating hazardous exposure in a supplied air respirator system
US11023818B2 (en) 2016-06-23 2021-06-01 3M Innovative Properties Company Personal protective equipment system having analytics engine with integrated monitoring, alerting, and predictive safety event avoidance
US9998804B2 (en) 2016-06-23 2018-06-12 3M Innovative Properties Company Personal protective equipment (PPE) with analytical stream processing for safety event detection
US10152394B2 (en) * 2016-09-27 2018-12-11 International Business Machines Corporation Data center cost optimization using predictive analytics
US20180144559A1 (en) * 2016-11-23 2018-05-24 Mann+Hummel Gmbh Filter element analysis system and associated methods
EP3651887A4 (en) 2017-07-14 2021-04-14 3M Innovative Properties Company ADAPTER FOR TRANSPORTING MULTIPLE FLOWS OF LIQUID
US11065941B1 (en) * 2018-08-31 2021-07-20 Maradyne Corporation Vehicle air filter
AT525224A1 (de) * 2021-06-21 2023-01-15 Engel Austria Gmbh Verfahren, System und Computerprogrammprodukt zum Überwachen eines Formgebungsprozesses

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6609051B2 (en) * 2001-09-10 2003-08-19 Daimlerchrysler Ag Method and system for condition monitoring of vehicles
US6745151B2 (en) * 2002-05-16 2004-06-01 Ford Global Technologies, Llc Remote diagnostics and prognostics methods for complex systems
US7129827B2 (en) * 2003-08-01 2006-10-31 Hoon Bai Resettable motor vehicle maintenance interval monitor by operating time
US20060217935A1 (en) * 2005-03-28 2006-09-28 General Motors Corporation Vehicle component usage monitor

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105593864A (zh) * 2015-03-24 2016-05-18 埃森哲环球服务有限公司 用于维护设备的分析设备退化
CN105593864B (zh) * 2015-03-24 2020-06-23 埃森哲环球服务有限公司 用于维护设备的分析设备退化

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