CN110334367A - 交通工具异常行为检测 - Google Patents

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CN110334367A
CN110334367A CN201910234173.2A CN201910234173A CN110334367A CN 110334367 A CN110334367 A CN 110334367A CN 201910234173 A CN201910234173 A CN 201910234173A CN 110334367 A CN110334367 A CN 110334367A
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vehicles
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杰弗里·A·施米茨
埃里克·L·尼克斯
约翰·博焦
利斯曼·斯图尔劳格松
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Boeing Co
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Abstract

本申请涉及交通工具异常行为检测。一种交通工具包括第一系统(104)、第一传感器(150)、第二传感器(152)和处理器(120)。第一传感器被配置为生成指示第一系统的操作状态的第一传感器数据(151)。第二传感器被配置为生成与自适应性能度量调(135)相关联的第二传感器数据(153)。处理器被配置为：响应于确定第二传感器数据满足自适应性能度量调整标准(135)，基于第二传感器数据确定要与第一传感器数据进行比较的自适应性能度量(137)，以识别第一系统的异常行为。处理器(120)还被配置为将第一传感器数据(151)与自适应性能度量(137)进行比较，并响应于确定第一传感器数据(151)不满足自适应性能度量(137)而生成维护警报(139)。

Description

交通工具异常行为检测
技术领域
本公开总体上涉及交通工具异常行为检测。
背景技术
维护和故障检测极限(或阈值)通常基于整个交通工具队的交通工具类型(例如型号或构造)。作为这种维护极限的一个示例，机队中每架特定类型飞机的发动机空气过滤器可以每年更换(基于发动机空气过滤器一年的服务时间阈值)。作为这种故障检测极限的一个示例，发动机空气过滤器的故障阈值可以被设置为机队中每架特定类型的飞机的特定压降。
通常，这种极限是在假设交通工具队中交通工具的最坏情况操作环境或交通工具队中交通工具的平均操作环境的情况下建立的，并且不考虑单独的交通工具条件。对于交通工具队中的大多数交通工具来说，基于最坏情况操作环境的维护和故障检测极限将过于保守，导致维护成本高于必要水平。然而，基于交通工具队中交通工具的平均操作环境的维护和故障检测极限可能不适用于在不同于(例如优于或坏于)预期(例如平均情况或最坏情况)操作环境的操作环境中操作的交通工具。
发明内容
在特定实施方式中，一种交通工具，包括第一系统、第一传感器、第二传感器、存储器和处理器。第一系统为第一系统类型，并且第一传感器被配置为生成指示第一系统的操作状态的第一传感器数据。第二传感器被配置为生成与自适应性能度量调整标准相关联的第二传感器数据。存储器被配置为在交通工具的一个或多个操作期间存储第一传感器数据和第二传感器数据。处理器被配置为确定第二传感器数据是否满足自适应性能度量调整标准。处理器还被配置为响应于确定第二传感器数据满足自适应性能度量调整标准，基于第二传感器数据确定要与第一传感器数据进行比较的自适应性能度量，以识别第一系统的异常行为。处理器还被配置为将第一传感器数据与自适应性能度量进行比较，并且响应于确定第一传感器数据不满足自适应性能度量而生成维护警报。
在另一特定实施方式中，一种方法包括：在装置处从第一传感器接收指示第一系统类型的第一系统的操作状态的第一传感器数据。该方法还包括在该装置处从第二传感器接收与自适应性能度量调整标准相关联的第二传感器数据。该方法还包括在该装置处确定第二传感器数据是否满足自适应性能度量调整标准。该方法还包括，基于确定第二传感器数据满足自适应性能度量调整标准，基于第二传感器数据确定自适应性能度量。该方法还包括在该装置处将第一传感器数据与自适应性能度量进行比较，以识别第一系统的异常行为；以及基于确定第一传感器数据不满足自适应性能度量，在该装置处生成维护警报。
在另一特定实施方式中，一种计算机可读存储装置，存储指令，当由处理器执行指令时，这些指令使得处理器执行的操作包括：从第一传感器接收指示第一系统类型的第一系统的操作状态的第一传感器数据。这些操作还包括从第二传感器接收与自适应性能度量调整标准相关联的第二传感器数据。这些操作还包括确定第二传感器数据是否满足自适应性能度量调整标准。这些操作还包括，基于确定第二传感器数据满足自适应性能度量调整标准，基于第二传感器数据选择性地确定自适应性能度量。这些操作还包括将第一传感器数据与自适应性能度量进行比较，以识别第一系统的异常行为；以及基于确定第一传感器数据不满足自适应性能度量而生成维护警报。
本文所描述的特征、功能和优点可以在各种实施方式中独立实现，或者可以在其它实施方式中组合，其进一步的细节可以参考以下描述和附图找到。
附图说明
图1是示出可操作以检测交通工具中异常行为的系统的框图；
图2是检测交通工具的异常行为的方法的示例性流程图；以及
图3是根据本公开的被配置为支持计算机实现的方法和计算机可执行程序指令(或代码)的各方面的交通工具的框图的图示说明。
具体实施方式
本文描述的实施方式致力于交通工具异常行为检测。一种交通工具包括第一系统和多个传感器。例如，交通工具可以包括飞机、船、卡车、火车或汽车中的至少一种。在该示例中，第一系统可以包括空调系统、制动系统、致动器、充电系统、发动机、起动系统或交通工具的其他系统。多个传感器包括第一传感器(或多个第一传感器)，第一传感器被配置为生成指示第一系统的操作状态的第一传感器数据。例如，第一传感器可以直接或间接测量指示第一系统的状态(例如第一系统是否开启、停止(off)、打开、关闭等)的参数。多个传感器还包括第二传感器(或多个第二传感器)，第二传感器被配置为生成用于选择或确定用于第一系统的自适应性能度量的第二传感器数据。例如，第二传感器可以直接或间接测量用于基于交通工具的特定条件来改变或调整自适应性能度量的参数。因此，尽管交通工具队最初都可以使用相同的性能度量来识别异常行为，但是随着条件变化以及交通工具在不同的环境中操作，第二传感器数据因交通工具队中的交通工具不同而变化，导致不同的自适应性能度量被用于检测与交通工具队中不同交通工具相关联的异常行为。为了说明，在特定实施方式中，第一系统包括致动器，第一传感器数据指示打开致动器的测量时间，第二传感器数据指示致动器从关闭状态至打开状态的转换计数、打开致动器的平均时间以及致动器的操作小时数。在该实施方式中，自适应性能度量在致动器的特定转换次数之后改变。因此，虽然交通工具队中的每个交通工具最初可以使用致动器打开时间阈值来检测致动器的异常行为，但是在一段时间之后，一个交通工具可能比交通工具队中的另一交通工具更频繁地使用致动器。更频繁使用致动器的交通工具的自适应性能度量可以被更新，导致交通工具队的不同交通工具使用不同的性能度量。性能度量的这种调整避免了使用过于保守的性能度量(例如基于最坏情况操作条件的性能度量)，同时避免了使用不能提供足够余量的性能度量(例如基于平均操作条件的性能度量)。因此，交通工具队中每个交通工具的操作和维护都是个性化的，使得交通工具队中通常在没有最坏情况操作条件恶劣的条件下操作的交通工具的正常运行时间得到改善，并且使得交通工具队中通常在比交通工具队的平均操作条件更恶劣的条件下操作的交通工具的故障检测得到改善。
为了能够使用自适应性能度量，交通工具可访问(例如通信地耦接到)的存储器包括自适应性能度量和自适应性能度量调整标准。例如，自适应性能度量基于默认值、配置设置或两者。在特定示例中，交通工具队中的多个交通工具被配置为具有相同的初始自适应性能度量。自适应性能度量调整标准指示何时调整交通工具的自适应性能度量。
交通工具包括传感器数据分析器，该传感器数据分析器被配置为响应于确定传感器数据(例如第二传感器数据)满足自适应性能度量调整标准来更新自适应性能度量。为了说明，继续上面的示例，响应于确定致动器的操作小时大于操作小时阈值以及打开的平均时间大于平均时间阈值，传感器数据分析器可以确定传感器数据(例如第二传感器数据)满足自适应性能度量调整标准。也可以考虑其它示例。为了说明，可以将第二传感器数据与交通工具队范围的平均值进行比较，以确定是否调整自适应性能度量。作为另一个说明性示例，可以将来自多个第二传感器的第二数据与多个自适应性能度量调整标准进行比较，以确定是否调整自适应性能度量以及如何调整自适应性能度量。在该示例中，将第二传感器数据与多个自适应性能度量调整标准进行比较的结果可以代数地(例如使用加权和或加权平均值)或逻辑地(例如使用布尔运算，诸如“或”、“与”或“或非”等)组合来确定是否和/或如何调整自适应性能度量。
传感器数据分析器响应于确定传感器数据满足自适应性能度量调整标准而确定(例如更新)自适应性能度量。如何更新自适应性能度量可能会根据被评估系统的类型、与自适应性能度量进行比较的数据以及具体实施方式而有所不同。作为简单示例，自适应性能度量可以在自适应性能度量调整标准被满足之前具有第一预定值(例如第一常数值)，并且可以在自适应性能度量调整标准被满足之后具有第二预定值(例如第二常数值)。在更复杂的示例中，自适应性能度量可以在自适应性能度量调整标准被满足之前具有第一预定值(例如第一常数值)，并且可以在自适应性能度量调整标准被满足之后具有变量值。在该示例中，在确定满足自适应性能度量调整标准之后，可以基于第一传感器数据、第二传感器数据、其它数据或其任意组合来计算变量值。可选地，在确定满足自适应性能度量调整标准之后，可以从查询表或者其它数据结构(例如决策树、人工神经网络或其它学习模型)中检索变量值。在更复杂的示例中，自适应性能度量可以指示在满足自适应性能度量调整标准之前，将第一传感器数据与阈值(例如第一常数值或第一变量值)进行比较，并且指示在满足自适应性能度量调整标准之后，将来自一个或多个其它传感器的数据与一个或多个不同的阈值(例如一组常数值、一组变量值或其任意组合)进行比较。在该示例中，一个或多个其它传感器可以包括第一传感器(其生成第一传感器数据)以及其它传感器，或者为了在满足自适应性能度量调整标准之后评估自适应性能度量的目的，可以忽略第一传感器。
传感器数据分析器响应于确定传感器数据(例如第一传感器数据)不满足自适应性能度量(例如自适应性能度量的更新值)而生成维护警报。因此，传感器数据分析器基于在交通工具上检测到的条件来调整自适应性能度量。
图1是可用于执行交通工具异常行为检测的系统100的框图。系统100包括通信地耦接到(例如包括)显示器110的交通工具102。交通工具102包括但不限于汽车、卡车、飞机、船只、火车、无人驾驶交通工具、有人驾驶交通工具或其任意组合。应当注意，在以下描述中，由图1的系统100执行的各种功能被描述为由某些组件或模块执行。然而，组件和模块的这种划分仅用于说明。在另一方面，在此描述的由特定组件或模块执行的功能被分在多个组件或模块中。此外，在另一方面，图1的两个或多个组件或模块被集成到单个组件或模块中。在具体方面，在此描述的由交通工具102执行的一个或多个功能被划分在多个装置(例如交通工具102、中央服务器、分布式系统或其任意组合)中。图1所示的每个组件或模块可以使用硬件(例如现场可编程门阵列(FPGA)装置、专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、控制器等)、软件(例如可由处理器执行的指令)或它们的任意组合来实现。
交通工具102通信地耦接到传感器数据分析器120、存储器132、输入接口128、显示接口126、多个传感器160、多个系统(包括系统104)或其任意组合。在具体方面，交通工具102包括传感器数据分析器120、存储器132、输入接口128、显示接口126、多个传感器160、多个系统(包括系统104)或其任意组合。在具体方面，传感器数据分析器120、存储器132、输入接口128、显示接口126、多个传感器160或多个系统(包括系统104)中的一者或多者在交通工具102外部(例如远离交通工具102)。存储器132包括易失性存储器装置(例如随机存取存储器(RAM)装置)、非易失性存储器装置(例如只读存储器(ROM)装置、可编程只读存储器和闪存)，或者两者都包括。在具体方面，存储器132包括可由传感器数据分析器120执行的一个或多个应用(例如指令)，以启动、控制或执行本文描述的一个或多个操作。在说明性示例中，计算机可读存储装置(例如存储器132)包括指令，当由处理器(例如传感器数据分析器120)执行指令时，这些指令使得处理器启动、执行或控制本文描述的操作。
显示接口126被配置为可通信地耦接到显示器110。在具体方面，显示器110在交通工具102外部。在另一方面，显示器110在交通工具102内部。输入接口128被配置为可通信地耦接到输入装置，诸如键盘、鼠标、运动传感器、照相机或麦克风。在特定示例中，输入接口128被配置为接收来自用户101的用户输入147。
多个系统包括系统104。为了说明，在各种实施方式中，系统104包括环境控制系统(例如空调系统)、制动系统、充电系统、致动器、发动机、起动系统、其他交通工具系统或其任意组合。系统104包括一个或多个组件。例如，在图1中，系统104包括第一组件182、第二组件184和第三组件186。应当理解，作为说明性示例，系统104被描述为包括三个组件。在一些示例中，系统104包括少于三个组件，并且在其它示例中，系统104包括多于三个组件。在图1中，多个传感器160包括第一传感器150、第二传感器152、第三传感器154、第四传感器156和第五传感器158。应当理解，作为说明性示例，多个传感器160被描述为包括五个传感器。在一些示例中，多个传感器160包括少于五个传感器，并且在其它示例中，多个传感器160包括多于五个传感器。
多个传感器160被配置为生成指示系统104的操作状态的传感器数据149。例如，第一传感器150、第二传感器152、第三传感器154、第四传感器156和第五传感器158被配置为分别生成第一传感器数据151、第二传感器数据153、第三传感器数据155、第四传感器数据157和第五传感器数据159。第一传感器数据151、第二传感器数据153、第三传感器数据155、第四传感器数据157、第五传感器数据159或其任意组合指示第一组件182、第二组件184、第三组件186或其任意组合的操作状态。
在具体方面，存储器132被配置为存储多个“执行栈(execution stack)”。执行栈包括特定顺序的一个或多个“执行属性”。特定顺序指示传感器数据分析器120处理一个或多个“执行属性”的顺序。执行属性指定一个或多个信息处理动作，识别用于执行一个或多个信息处理动作的信息，或其任意组合。在特定实施方式中，一个或多个信息处理动作包括但不限于识别、接收、分析、改变、存储和报告。在一些示例中，执行栈如包括美国专利号9,633,489(“Schmitz等人”)中公开的执行属性，其全部内容通过引用结合于此。
在特定示例中，存储器132被配置为存储第一执行栈161、第二执行栈163、自适应性能度量调整执行栈165、自适应性能度量执行栈167或其任意组合。应当理解，作为说明性示例，存储器132被描述为被配置为存储四个执行栈。在一些示例中，存储器132被配置为存储少于四个执行栈，并且在其它示例中，存储器132被配置为存储多于四个执行栈。
第一执行栈161可执行以确定何时将传感器数据存储在存储器132中。例如，在图1中，第一执行栈161包括指示第一条件171的一个或多个第一执行属性、以及指示响应于确定满足第一条件171而将第一传感器数据151存储在存储器132中的一个或多个第二执行属性。第一条件171指示第一传感器数据151何时被存储在存储器132中。在该示例中，可以基于第一传感器数据151的值、距先前传感器数据存储在存储器132中的时间、距系统100被初始化或开启的时间、其它传感器数据的值(例如第五传感器数据159的值)等来满足第一条件171。类似地，在图1中，第二执行栈163包括指示第二条件173的一个或多个第三执行属性、以及指示响应于确定满足第二条件173而将第二传感器数据153存储在存储器132中的一个或多个第四执行属性。第二条件173指示何时将第二传感器数据153存储在存储器132中。自适应性能度量调整执行栈165包括指示自适应性能度量调整标准135的一个或多个第五执行属性、以及指示响应于确定满足自适应性能度量调整标准135而将如何更新自适应性能度量137的一个或多个第六执行属性。自适应性能度量调整标准135指示何时更新自适应性能度量137。自适应性能度量执行栈167包括指示自适应性能度量137的一个或多个第七执行属性、以及指示响应于确定不满足自适应性能度量137而将生成维护警报139的一个或多个第八执行属性。
应当理解，尽管第一执行栈161、第二执行栈163、自适应性能度量调整执行栈165和自适应性能度量执行栈167中的每一个被描述为单个执行栈，但是在一些实施方式中，第一执行栈161、第二执行栈163、自适应性能度量调整执行栈165或自适应性能度量执行栈167中的一者或多者对应于多个执行栈。在特定示例中，自适应性能度量调整执行栈165对应于包括一个或多个第五执行属性的第一执行栈和包括一个或多个第六执行属性的第二执行栈。传感器数据分析器120响应于确定满足由第一执行栈指示的自适应性能度量调整标准135而执行第二执行栈。类似地，在特定示例中，自适应性能度量执行栈167对应于包括一个或多个第七执行属性的第一特定执行栈和包括一个或多个第八执行属性的第二特定执行栈。传感器数据分析器120响应于确定不满足由第一特定执行栈指示的自适应性能度量137而执行第二特定执行栈。
在特定实施方式中，传感器数据分析器120将第一执行属性、第三执行属性、第五执行属性和第七执行属性以及相应的第二执行属性、第四执行属性、第六执行属性和第八执行属性放置在单独的处理队列中。传感器数据分析器120自动处理第一执行属性、第三执行属性、第五执行属性和第七执行属性，以确定是否分别满足第一条件171、第二条件173、自适应性能度量调整标准135和自适应性能度量137。传感器数据分析器120响应于确定满足第一条件171、第二条件173、自适应性能度量调整标准135或自适应性能度量137中的至少一个而处理相应的第二执行属性、第四执行属性、第六执行属性和/或第八执行属性。在特定示例中，传感器数据分析器120响应于检测到来自多个传感器160的数据的更新而执行多个执行栈。在特定示例中，多个执行栈取决于来自单个传感器的数据，并且传感器数据分析器120响应于检测到来自单个传感器的数据的更新而执行多个执行栈。
在具体方面，存储器132存储指示每个处理队列中的执行属性(例如第一执行属性、第三执行属性和第五执行属性)何时将被处理的处理属性(例如配置设置、默认值或两者)。可选地，存储器132存储与特定执行属性(例如第一执行属性、第三执行属性或第五执行属性)相关联的处理属性，该处理属性指示何时要处理特定执行属性。
在特定实施方式中，可以生成新的执行属性来实现对交通工具102上的信息处理的改变。例如，新的执行属性定义了将由在交通工具102上运行的传感器数据分析器120执行的多个新的信息处理动作，而不改变交通工具102上的传感器数据分析器120。通过将新的执行属性添加到已经在一个或多个执行栈161-167中的执行属性，通过修改已经在一个或多个执行栈161-167中的执行属性，或者两者皆有，可以将新的执行属性加载到交通工具102上。例如，用户101可以提供用户输入147来更新自适应性能度量调整标准135、第一条件171、第二条件173或其任意组合。在具体方面，传感器数据分析器120基于查询表或其它数据结构(例如决策树、人工神经网络或其它学习模型)来确定(例如更新)自适应性能度量调整标准135。在具体方面，交通工具102的处理器响应于从另一装置(例如维护装置)接收到请求，而更新执行栈161-167的一个或多个执行属性(例如自适应性能度量调整标准135、自适应性能度量137、第一条件171、第二条件173或其任意组合)。
传感器数据分析器120被配置为响应于确定是否满足一个或多个条件而更新存储器132中的传感器数据149。例如，传感器数据分析器120被配置为响应于确定满足第一条件171而更新存储器132中的传感器数据149以包括第一传感器数据151。作为另一示例，传感器数据分析器120被配置为响应于确定满足第二条件173而更新存储器132中的传感器数据149以包括第二传感器数据153。
传感器数据分析器120被配置为响应于基于传感器数据149确定满足自适应性能度量调整标准135，而确定(例如更新)自适应性能度量137。在具体方面，系统104为第一系统类型(例如制动系统、导航系统等)。通常，交通工具队中的多个交通工具包括第一系统类型的系统。在特定实施方式中，自适应性能度量137的初始值基于对应于交通工具队的交通工具的多个系统的操作。例如，交通工具队包括交通工具102、第二交通工具和一个或多个附加交通工具。在该示例中，交通工具102包括第一系统类型的系统104，第二交通工具包括第一系统类型的第二系统，等等。此外，在该示例中，交通工具102和第二交通工具包括分别与系统104和第二系统相关联的自适应性能度量137的相同初始值。初始值可以基于例如交通工具的预期操作环境、历史数据、制造商建议等。
传感器数据分析器120被配置为基于在交通工具102处随时间检测到的条件(例如传感器数据149)，来更新自适应性能度量调整标准135、自适应性能度量137或两者。传感器数据分析器120还被配置为响应于确定传感器数据149不满足自适应性能度量137而生成维护警报139。传感器数据分析器120因此基于自适应性能度量137生成维护警报139，该自适应性能度量137适用于在交通工具102处检测到的条件。
在操作期间，传感器160生成第一传感器数据151、第二传感器数据153、第三传感器数据155、第四传感器数据157、第五传感器数据159或其任意组合。在各种非限制性示例中，第一组件182、第二组件184或第三组件186中的一个或多个包括稳定器、方向舵、升降舵、排气喷嘴、飞行数据记录器、座舱话音记录器、压力阀、机翼、副翼、尾部、提升控制装置、襟翼、缝翼、扰流板、螺旋桨、推进装置、发动机、进气阀、风扇、压缩机、燃烧室、涡轮机、起落架、前起落架、主起落架、驾驶舱、导航装置、信息装置、通信装置、液压系统、电气系统、气动系统、灯、燃料出口、空气导管、附件皮带、凸轮轴、连杆、致动器、门、窗户、挡风玻璃、计量器、仪表、点火系统、电线、制动器、制动衬块、刹车片、制动盘、分配器、散热器、滤油器、油垫圈或其他交通工具组件。
在特定示例中，第一传感器数据151指示第一组件182何时从第一状态转换到第二状态。为了说明，如果第一组件182是致动器，则第一传感器数据151指示致动器何时从关闭状态转换到打开状态或者从打开状态转换到关闭状态。第一传感器150检测第一组件182从第一时间的第一状态转换到第二时间的第二状态。在特定示例中，当第一组件182处于第一状态(例如关闭状态)时，第三传感器154生成具有第一值(例如0)的第三传感器数据155；当第一组件182处于中间状态(例如转换状态)时，生成具有第二值(例如1)的第三传感器数据；以及当第一组件182处于第二状态(例如打开状态)时，生成具有第三值(例如2)的第三传感器数据。第一传感器150检测到第三传感器数据155在第一时间从第一值(例如0)转换到中间值(例如1)。第一传感器150检测到第三传感器数据155在第二时间从中间值(例如1)转换到第二值(例如2)。第一传感器150响应于确定第三传感器数据155指示第一组件182从第一状态转换到第二状态，而基于第一时间和第二时间之间的差异生成指示测量的转换时间(例如测量的打开时间)的第一传感器数据151。在具体方面，第一传感器数据151指示第一时间对应于第一状态，第二时间对应于第二状态，测量的转换时间对应于第一时间和第二时间之间的差异，或者其任意组合。
在特定的非限制性示例中，第二传感器152对第一组件182的操作周期或状态变化进行计数。该示例中，第二传感器152在第一时间检测到第三传感器数据155从第一值(例如0)转换到中间值(例如1)。第二传感器152在第二时间检测到第三传感器数据155从中间值(例如1)转换到第二值(例如2)。在该示例中，第二传感器152基于检测从第一值(例如0)到第三值(例如2)的变化来增加计数。可选地，第二传感器152可以包括一个或多个限位开关，用于计数第一组件182的周期或状态变化。
在特定实施方式中，传感器数据分析器120将平均转换时间存储在第一寄存器(或存储器132的另一部分)中，并将转换计数存储在第二寄存器(或存储器132的另一部分)中。在该实施方式中，传感器数据分析器120基于公式1确定平均转换时间：
其中“Ave.Transition TimeN+1”对应于平均转换时间的更新值，“Ave.TransitionTimeN”对应于平均转换时间的先前值，“Transition CountN”对应于转换计数的先前值。作为示例，传感器数据分析器120响应于接收到第二传感器数据153，而基于公式1更新平均转换时间，并且更新(例如增加1)存储器132中的转换计数。
在具体方面，传感器数据分析器120例如响应于接收到第一传感器数据151，而确定是否满足第一条件171。例如，传感器数据分析器120执行第一执行栈161的第一执行属性，以确定传感器数据149是否满足第一条件171。为了说明，传感器数据分析器120响应于确定第三传感器数据155指示第一组件182(例如致动器)从第一状态(例如关闭状态)转换到第二状态(例如打开状态)，而确定满足第一条件171。传感器数据分析器120响应于确定满足第一条件171，而执行第一执行栈161的第二执行属性，以将第一传感器数据151(例如指示测量的转换时间或测量的打开时间)存储(例如更新)在存储器132中。可选地，传感器数据分析器120响应于确定不满足第一条件171而禁止执行第二执行属性。例如，传感器数据分析器120响应于确定不满足第一条件171而禁止将第一传感器数据151存储(或更新)在存储器132中。
在具体方面，传感器数据分析器120例如响应于接收到第二传感器数据153，而确定是否满足第二条件173。例如，传感器数据分析器120执行第二执行栈163的第三执行属性，以确定传感器数据149是否满足第二条件173。为了说明，传感器数据分析器120响应于确定第三传感器数据155指示第一组件182(例如致动器)从第一状态(例如关闭状态)转换到第二状态(例如打开状态)，而确定满足第二条件173。传感器数据分析器120响应于确定满足第二条件173，而执行第二执行栈163的第四执行属性，以将第二传感器数据153(例如指示测量的转换时间、转换计数、平均转换时间或其任意组合)存储(例如更新)存储器132中。可选地，传感器数据分析器120响应于确定不满足第二条件173而禁止执行第四执行属性。例如，传感器数据分析器120响应于确定不满足第二条件173而禁止将第二传感器数据153存储(或更新)在存储器132中。在具体方面，第一传感器150与第二传感器152相同。在另一方面，第一传感器150不同于第二传感器152。
传感器数据分析器120确定是否满足自适应性能度量调整标准135，例如，响应于确定传感器数据149(自适应性能度量调整标准135所依赖的传感器数据)被存储(例如更新)在存储器132中。传感器数据分析器120响应于将基于第一传感器数据151、第二传感器数据153、第三传感器数据155、第四传感器数据157、第五传感器数据159或其任意组合的值存储(例如更新)在存储器132中，而确定更新存储器132中的传感器数据149。在特定示例中，传感器数据分析器120执行自适应性能度量调整执行栈165的第五执行属性，以确定传感器数据149是否满足自适应性能度量调整标准135。为了说明，第二传感器数据153指示第一组件182的第一操作条件(例如操作小时)、第一组件182的第二操作条件(例如转换的平均时间或打开致动器的平均时间)或两者。自适应性能度量调整标准135指示第一操作阈值(例如100小时)、第二操作阈值(例如平均时间阈值)或两者。
在说明性实施方式中，传感器数据分析器120基于第四传感器数据157确定系统104或组件182-186之一的操作小时。在具体方面，传感器数据分析器120从第四传感器156(例如时钟)接收第四传感器数据157(例如第一时间戳)。传感器数据分析器120基于第四传感器数据157确定操作小时，诸如第一时间戳和第二时间戳之间的差异，其中第二时间戳指示组件182-186之一或系统104的安装时间。在另一方面，第四传感器156基于第一时间戳和第二时间戳之间的差异确定第四传感器数据157，并将第四传感器数据157作为操作小时提供给传感器数据分析器120。
在特定示例中，自适应性能度量137指示度量阈值(例如预测的转换时间或预测的打开时间)。在该示例中，传感器数据分析器120基于度量阈值确定平均时间阈值(例如平均时间阈值＝0.95*度量阈值)。作为具体示例，传感器数据分析器120响应于确定第一操作条件(例如操作小时数)大于第一操作阈值(例如100小时)、第二操作条件(例如致动器转换的平均时间或打开致动器的平均时间)大于第二操作阈值(例如平均时间阈值)或两者，而可以确定第二传感器数据153满足自适应性能度量调整标准135。
在具体方面，传感器数据分析器120基于来自多个传感器的传感器数据来确定是否满足自适应性能度量调整标准135。例如，传感器数据分析器120确定第二传感器数据153和第五传感器数据159是否满足自适应性能度量调整标准135。在具体方面，传感器数据分析器120至少部分基于来自与系统104的另一组件或另一系统的另一组件相关联的传感器的传感器数据，来确定是否满足自适应性能度量调整标准135。例如，第五传感器158生成指示第二组件184的操作状态的第五传感器数据159，并且传感器数据分析器120确定第二传感器数据153和第五传感器数据159是否满足自适应性能度量调整标准135，其中自适应性能度量137与第一组件182相关联。
传感器数据分析器120响应于确定满足自适应性能度量调整标准135，而确定(例如更新)自适应性能度量137。例如，传感器数据分析器120响应于确定满足自适应性能度量调整标准135，而执行自适应性能度量调整执行栈165的第六执行属性，以确定(例如更新)自适应性能度量137。在具体方面，传感器数据分析器120确定(例如更新)自适应性能度量137以具有预定值(例如常数值)。在更复杂的示例中，传感器数据分析器120确定(例如更新)自适应性能度量137以具有变量值。变量值可以基于传感器数据149来计算。在特定实施方式中，可以从查询表或者其它数据结构(例如决策树、人工神经网络或其它学习模型)中检索变量值。在更复杂的示例中，传感器数据分析器120确定(例如更新)自适应性能度量137，以指示传感器数据149(或其一部分)将与一个或多个不同的阈值(例如一组常数值、一组变量值或其任意组合)进行比较。
在特定示例中，自适应性能度量137指示度量阈值(例如预计的转换时间或预计的打开时间)、故障因子(例如容许因子，比如1ms)或两者。在该示例中，传感器数据分析器120响应于确定满足自适应性能度量调整标准135，更新度量阈值、故障因子或两者。作为特定的非限制性示例，度量阈值是预计的打开时间，并且传感器数据分析器120基于平均转换时间更新度量阈值(例如，预计的打开时间的更新值＝0.5*(预计的打开时间的先前值+平均转换时间))。在该特定示例中，传感器数据分析器120基于转换计数来更新故障因子(例如故障因子＝1+(转换计数/1000))。可选地，传感器数据分析器120响应于确定传感器数据149不满足自适应性能度量调整标准135，而禁止执行自适应性能度量调整执行栈165的第六执行属性。例如，传感器数据分析器120响应于确定传感器数据149不满足自适应性能度量调整标准135，而确定不更新自适应性能度量137，并且禁止更新自适应性能度量137。
例如，在更新自适应性能度量137之后或者在确定不更新自适应性能度量137之后，传感器数据分析器120确定传感器数据149是否满足自适应性能度量137。例如，传感器数据分析器120执行自适应性能度量执行栈167的第七执行属性，以确定是否满足自适应性能度量137。为了说明，响应于确定第一传感器数据151满足(例如小于、小于或等于、大于、大于或等于之一)自适应性能度量137，传感器数据分析器120确定传感器数据149满足自适应性能度量137。
在特定示例中，传感器数据分析器120响应于确定传感器数据149不满足自适应性能度量137而生成维护警报139。例如，传感器数据分析器120响应于确定传感器数据149不满足自适应性能度量137，执行自适应性能度量执行栈167的第八执行属性以生成维护警报139。维护警报139指示执行与传感器160、系统104、第一组件182或其任意组合中的一个或多个相关联的维护动作的请求。在具体方面，传感器数据分析器120生成指示维护警报139的图形用户界面GUI141，并将图形用户界面141提供给显示器110。传感器数据分析器120将图形用户界面141、维护警报139或两者存储在存储器132中。在具体方面，传感器数据分析器120向维护服务器、通信装置、交通工具队管理装置或其任意组合提供(例如发送)维护警报139。维修技师(例如用户101)可以基于图形用户界面141、维护警报139或两者来执行交通工具102的维护。可选地，传感器数据分析器120响应于确定传感器数据149满足自适应性能度量137，而禁止生成维护警报139。例如，传感器数据分析器120响应于确定传感器数据149满足自适应性能度量137，而禁止执行第八执行属性。
因此，系统100能够基于在交通工具102处检测到的条件来调整自适应性能度量137。自适应性能度量137演变成考虑交通工具102经历的各种条件，这些条件可能不同于另一交通工具经历的另一组条件。例如，在第一组条件下(例如较新的致动器)，如果第一组件182从第一状态转换到第二状态的测量时间(例如测量的打开时间)不满足自适应性能度量的初始值，则生成维护警报139。在第二组条件下(例如较旧的致动器)，传感器数据分析器120更新自适应性能度量137，并且如果测量的转换时间不满足自适应性能度量137的更新值，则生成维护警报139。
图2是执行交通工具异常行为检测的方法200的流程图。方法200可以由图1的传感器数据分析器120、交通工具102、系统100或其任意组合来执行。
方法200包括：在202，在装置处从第一传感器接收指示(第一系统类型的)第一系统的操作状态的第一传感器数据。例如，如参照图1所描述，图1的传感器数据分析器120从第一传感器150接收第一传感器数据151。第一传感器数据151指示图1的系统104的操作状态。为了说明，在非限制性示例中，第一传感器数据151指示从第一组件182的第一状态转换到第一组件182的第二状态的测量时间，如参考图1所述。
方法200还包括在204，在装置处从第二传感器接收与自适应性能度量调整标准相关联的第二传感器数据。例如，如参照图1所描述，图1的传感器数据分析器120从第二传感器152接收第二传感器数据153。第二传感器数据153与自适应性能度量调整标准135相关联。
方法200还包括在206，在装置处确定第二传感器数据是否满足自适应性能度量调整标准。例如，如参照图1所描述，图1的传感器数据分析器120确定第二传感器数据153是否满足自适应性能度量调整标准135。为了说明，传感器数据分析器120执行自适应性能度量调整执行栈165的第五执行属性，以确定第二传感器数据153是否满足自适应性能度量调整标准135，如参考图1所述。
方法200还包括在208，基于确定第二传感器数据满足自适应性能度量调整标准，基于第二传感器数据确定自适应性能度量。例如，如参照图1所描述，图1的传感器数据分析器120基于确定第二传感器数据153满足自适应性能度量调整标准135，基于第二传感器数据153确定(例如更新)自适应性能度量137。为了说明，传感器数据分析器120响应于确定第二传感器数据153满足自适应性能度量调整标准135，而执行自适应性能度量调整执行栈165的第六执行属性，以确定(例如更新)自适应性能度量137，如参考图1所述。
方法200还包括在210，在装置处比较第一传感器数据和自适应性能度量，以识别第一系统的异常行为。例如，图1的传感器数据分析器120将第一传感器数据151与自适应性能度量137进行比较，以识别系统104的异常行为。为了说明，传感器数据分析器120响应于确定第一传感器数据151不满足自适应性能度量137，而确定在传感器160、第一组件182或系统104中的至少一个处检测到异常行为。在具体方面，传感器数据分析器120执行自适应性能度量执行栈167的第七执行属性，以确定第一传感器数据151是否满足自适应性能度量137，如参考图1所述。传感器数据分析器120响应于确定第一传感器数据151不满足自适应性能度量137，而确定在传感器160、第一组件182或系统104中的至少一个处检测到异常行为。
方法200还包括在212，基于确定第一传感器数据不满足自适应性能度量，在装置处生成维护警报。例如，如参照图1所描述，图1的传感器数据分析器120基于确定第一传感器数据151不满足自适应性能度量137来生成维护警报139。为了说明，传感器数据分析器120基于确定第一传感器数据151不满足自适应性能度量137，执行自适应性能度量执行栈167的第八执行属性以生成维护警报139，如参考图1所述。
因此，方法200能够基于指示检测到的条件的传感器数据来确定自适应性能度量。维护警报基于自适应性能度量生成。
本公开的各方面可以在如图3所示的飞机300的背景下描述。飞机300包括具有多个系统320(例如高级系统)的机身318和内部322。系统320的示例包括推进系统324、电气系统326、环境系统328、液压系统330、传感器数据分析器120、系统104或传感器160中的一个或多个。也可以包括其它系统。尽管系统104被示为单独的系统，但是在其它实施方式中，系统104包含系统324-330中的一个或多个或包含在系统324-330中的一个或多个中。
传感器数据分析器120被配置为支持根据本公开的计算机实现的方法和计算机可执行程序指令(或代码)的方面。例如，传感器数据分析器120或其部分被配置为执行指令，以启动、执行或控制参考图1-图3描述的一个或多个操作。尽管示出了航空航天的例子，但是本公开可以应用于其它行业。例如，系统104、传感器160和传感器数据分析器120可以在载人或无人交通工具(例如卫星、船只或以陆地为基础的交通工具)上、建筑物或其它结构中使用。
尽管图1-图3中的一个或多个图示了根据本公开教导的系统、设备和/或方法，但是本公开不限于这些图示的系统、设备和/或方法。此处所示或描述的图1-图3中任一个的一个或多个功能或组件可以与图1-3中另一个的一个或多个其它部分组合。例如，图2的方法200的一个或多个元件可以结合此处描述的其它操作来执行。据此，在此描述的任何单个实施方式都不应被解释为限制，并且在不脱离本公开的教导的情况下，可以适当地组合本公开的实施方式。作为示例，参考图1-图2描述的一个或多个操作可以是可选的、可以至少部分同时执行、和/或可以以不同于所示或所述的顺序执行。
上述示例是说明性的，并不限制本公开。应当理解，根据本公开的原理，许多修改和变化是可能的。
此外，本公开包括根据以下项的实施例：
项1.一种交通工具，包括：
第一系统类型的第一系统；
第一传感器，被配置为生成指示第一系统的操作状态的第一传感器数据；
第二传感器，被配置为生成与自适应性能度量调整标准相关联的第二传感器数据；
存储器，被配置为在交通工具的一个或多个操作期间存储第一传感器数据和第二传感器数据；以及
处理器，被配置为：
确定第二传感器数据是否满足自适应性能度量调整标准；
响应于确定第二传感器数据满足自适应性能度量调整标准，基于第二传感器数据确定要与第一传感器数据进行比较的自适应性能度量，以识别第一系统的异常行为；
将第一传感器数据与自适应性能度量进行比较；以及
响应于确定第一传感器数据不满足自适应性能度量，生成维护警报。
项2.根据项1所述的交通工具，其中，存储器还被配置为存储指示第一条件的第一执行栈，并且其中处理器还被配置为响应于确定满足第一条件而将第一传感器数据存储在存储器中。
项3.根据项1-2任一项所述的交通工具，其中，存储器还被配置为存储指示第二条件的第二执行栈，并且其中处理器还被配置为响应于确定满足第二条件而将第二传感器数据存储在存储器中。
项4.根据项1-3任一项所述的交通工具，其中，存储器还被配置为存储指示自适应性能度量调整标准的自适应性能度量调整执行栈。
项5.根据项1-4任一项所述的交通工具，还包括被配置为生成第三传感器数据的第三传感器，其中，处理器被配置为还基于确定第三传感器数据是否满足自适应性能度量调整标准来更新自适应性能度量。
项6.根据项1-5任一项所述的交通工具，其中，处理器被配置为响应于检测到第二传感器数据被存储到存储器而确定第二传感器数据是否满足自适应性能度量。
项7.根据项1-6任一项所述的交通工具，其中，自适应性能度量基于第一系统类型的多个系统的操作，多个系统包括在交通工具队中。
项8.根据项1-7任一项所述的交通工具，其中第一系统包括致动器，其中第一传感器数据指示打开致动器的测量时间，其中自适应性能度量指示打开致动器的预计时间，并且其中第二传感器数据指示致动器从关闭状态到打开状态的转换计数。
项9.根据项1-8任一项所述的交通工具，其中第一系统、第一传感器、第二传感器、存储器和处理器集成至飞机、船只、火车或卡车中的至少一种中。
项10.根据项1-9任一项所述的交通工具，其中维护警报指示执行与第一传感器、第二传感器、第一系统或其任意组合相关联的维护动作的请求。
项11.一种方法，包括：
在装置处从第一传感器接收指示第一系统的操作状态的第一传感器数据，第一系统为第一系统类型；
在装置处从第二传感器接收与自适应性能度量调整标准相关联的第二传感器数据；
在装置处确定第二传感器数据是否满足自适应性能度量调整标准；
基于确定第二传感器数据满足自适应性能度量调整标准，基于第二传感器数据确定自适应性能度量；
在装置处比较第一传感器数据和自适应性能度量，以识别第一系统的异常行为；以及
基于确定第一传感器数据不满足自适应性能度量，在装置处生成维护警报。
项12.根据项11所述的方法，还包括基于确定满足第一条件，将第一传感器数据存储在存储器中。
项13.根据项12所述的方法，其中，存储在存储器中的第一执行栈指示第一条件。
项14.根据项11-13任一项所述的方法，还包括基于确定满足第二条件，将第二传感器数据存储在存储器中，其中存储在存储器中的第二执行栈指示第二条件。
项15.根据项11-14任一项所述的方法，还包括从多个传感器接收多个传感器数据，多个传感器包括第二传感器，其中响应于确定多个传感器数据满足自适应性能度量调整标准，自适应性能度量基于多个传感器数据。
项16.一种存储指令的计算机可读存储装置，当所述指令被处理器执行时，使得所述处理器执行包括以下的操作:
从第一传感器接收指示第一系统的操作状态的第一传感器数据，第一系统为第一系统类型；
从第二传感器接收与自适应性能度量调整标准相关联的第二传感器数据；
确定第二传感器数据是否满足自适应性能度量调整标准；
基于确定第二传感器数据满足自适应性能度量调整标准，基于第二传感器数据选择性地确定自适应性能度量；
比较第一传感器数据和自适应性能度量，以识别第一系统的异常行为；以及
基于确定第一传感器数据不满足自适应性能度量，生成维护警报。
项17.根据项16所述的计算机可读存储装置，其中，第一系统包括致动器，其中第一传感器数据指示打开致动器的测量时间，其中自适应性能度量指示打开致动器的预计时间，并且其中第二传感器数据指示致动器从关闭状态到打开状态的转换计数以及打开致动器的平均时间。
项18.根据项17所述的计算机可读存储装置，其中操作还包括，至少部分基于确定平均时间大于时间阈值，确定第二传感器数据满足自适应性能度量调整标准，基于打开致动器的预计时间确定时间阈值。
项19.根据项17-18任一项所述的计算机可读存储装置，其中操作还包括，响应于确定第二传感器数据不满足自适应性能度量调整标准，基于打开致动器的预计时间确定自适应性能度量。
项20.根据项17-19任一项所述的计算机可读存储装置，其中操作还包括，响应于确定第二传感器数据满足自适应性能度量调整标准，基于转换计数、平均时间、打开致动器的预计时间或其任意组合来确定自适应性能度量。
本文描述的示例的说明旨在提供对各种实现的结构的一般理解。这些说明并不旨在作为利用此处描述的结构或方法的装置和系统的所有元件和特征的完整描述。在阅读本公开后，许多其它实施方式对于本领域技术人员来说可能是显而易见的。可以利用本公开并从本公开中推到出其它实施方式，因此可以在不背离本公开的保护范围的情况下实现结构的和逻辑的替换和变化例如，方法操作可以以不同于附图中所示的顺序执行，或者可以省略一个或多个方法操作。因此，本公开和附图应被视为说明性的，而不是限制性的。
此外，尽管在此已经示出和描述了特定的示例，但是应当理解，设计成实现相同或相似结果的任何后续布置可以替代所示的特定实施方式。本公开旨在覆盖各种实施方式的任何和所有后续变型或变化。本领域技术人员在阅读说明书后，上述实施方式的组合以及本文未具体描述的其它实施方式将是显而易见的。
应理解，所提交的本公开的摘要不会用于解释或限制权利要求的范围或含义。此外，在前面的详细描述中，为了简化本公开，各种特征可以被组合在一起或者在单个实施方式中描述。上述示例是说明性的，并不限制本公开。应当理解，根据本公开的原理，许多修改和变化是可能的。如以下权利要求所反映的，所要求保护的主题可以指向少于任何所公开示例的所有特征。因此，本公开的范围由以下权利要求及其等同物限定。

Claims (15)

1.一种交通工具(102，300)，包括：
第一系统类型的第一系统(104)；
第一传感器(150)，被配置为生成指示所述第一系统(104)的操作状态的第一传感器数据(151)；
第二传感器(152)，被配置为生成与自适应性能度量调整标准(135)相关联的第二传感器数据(153)；
存储器(132)，被配置为在所述交通工具(102，300)的一个或多个操作期间存储所述第一传感器数据(151)和所述第二传感器数据(153)；以及
处理器(120)，被配置为：
确定所述第二传感器数据(153)是否满足所述自适应性能度量调整标准(135)；
响应于确定所述第二传感器数据(153)满足所述自适应性能度量调整标准(135)，基于所述第二传感器数据(153)，确定要与所述第一传感器数据(151)进行比较的自适应性能度量(137)，以识别所述第一系统(104)的异常行为；
将所述第一传感器数据(151)与所述自适应性能度量(137)进行比较；以及
响应于确定所述第一传感器数据(151)不满足所述自适应性能度量(137)，生成维护警报(139)。
2.根据权利要求1所述的交通工具(102，300)，其中，所述存储器(132)还被配置为存储指示第一条件(171)的第一执行栈(161)，并且，其中，所述处理器(120)还被配置为响应于确定满足所述第一条件(171)，将所述第一传感器数据(151)存储在所述存储器(132)中。
3.根据权利要求1-2中任一项所述的交通工具(102，300)，其中，所述存储器(132)还被配置为存储指示第二条件(173)的第二执行栈(163)，并且其中，所述处理器(120)还被配置为响应于确定满足所述第二条件(173)，将所述第二传感器数据(153)存储在所述存储器(132)中。
4.根据权利要求1-2中任一项所述的交通工具(102，300)，其中，所述存储器(132)还被配置为存储指示所述自适应性能度量调整标准(135)的自适应性能度量调整执行栈(165)。
5.根据权利要求1-2中任一项所述的交通工具(102，300)，还包括被配置为生成第三传感器数据(155)的第三传感器(154)，其中，所述处理器(120)被配置为进一步基于确定所述第三传感器数据(155)是否满足所述自适应性能度量调整标准(135)来更新所述自适应性能度量(137)。
6.根据权利要求1-2中任一项所述的交通工具(102，300)，其中，所述处理器(120)被配置为响应于检测到所述第二传感器数据(153)被存储到所述存储器(132)，确定所述第二传感器数据(153)是否满足所述自适应性能度量(137)。
7.根据权利要求1-2中任一项所述的交通工具(102，300)，其中，所述自适应性能度量(137)基于所述第一系统类型的多个系统的操作，包括在交通工具队中的所述多个系统。
8.根据权利要求1-2中任一项所述的交通工具(102，300)，其中，所述第一系统(104)包括致动器，其中，所述第一传感器数据(151)指示打开所述致动器的测量时间，其中，所述自适应性能度量(137)指示打开所述致动器的预计时间，并且其中，所述第二传感器数据(153)指示所述致动器从关闭状态到打开状态的转换计数。
9.根据权利要求1-2中任一项所述的交通工具(102，300)，其中，所述第一系统(104)、所述第一传感器(150)、所述第二传感器(152)、所述存储器(132)和所述处理器(120)集成至飞机、船只、火车以及卡车中的至少一种中。
10.根据权利要求1-2中任一项所述的交通工具(102，300)，其中，所述维护警报(139)指示执行与所述第一传感器(150)、所述第二传感器(152)、所述第一系统(104)或其任意组合相关联的维护动作的请求。
11.一种用于交通工具异常行为检测的方法，包括：
在装置(120)处从第一传感器(150)接收指示第一系统(104)的操作状态的第一传感器数据(151)，所述第一系统(104)为第一系统类型；
在所述装置(120)处从第二传感器(152)接收与自适应性能度量调整标准(135)相关联的第二传感器数据(153)；
在所述装置(120)处确定所述第二传感器数据(153)是否满足所述自适应性能度量调整标准(135)；
基于确定所述第二传感器数据(153)满足所述自适应性能度量调整标准(135)，基于所述第二传感器数据(153)确定自适应性能度量(137)；
在所述装置(120)处将所述第一传感器数据(151)与所述自适应性能度量(137)进行比较，以识别所述第一系统(104)的异常行为；以及
基于确定所述第一传感器数据(151)不满足所述自适应性能度量(137)，在所述装置(120)处生成维护警报(139)。
12.根据权利要求11所述的方法，还包括基于确定满足第一条件(171)，将所述第一传感器数据(151)存储在存储器中(132)。
13.根据权利要求12所述的方法，其中，存储在所述存储器(132)中的第一执行栈(161)指示所述第一条件(171)。
14.根据权利要求11-12中任一项所述的方法，还包括基于确定满足第二条件(173)，将所述第二传感器数据(153)存储在存储器(132)中，其中，存储在所述存储器(132)中的第二执行栈(163)指示所述第二条件(173)。
15.根据权利要求11-12中任一项所述的方法，还包括从多个传感器(150，152，154，156，158，160)接收多个传感器数据(149，151，153，155，157，159)，所述多个传感器(150，152，154，156，158，160)包括所述第二传感器(152)，其中，响应于确定所述多个传感器数据(149，151，153，155，157，159)满足所述自适应性能度量调整标准(135)，所述自适应性能度量(137)基于所述多个传感器数据(149，151，153，155，157，159)。
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Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20190378349A1 (en) * 2018-06-07 2019-12-12 GM Global Technology Operations LLC Vehicle remaining useful life prediction
US20200209853A1 (en) * 2018-12-31 2020-07-02 Uatc, Llc Systems and Methods for Identifying Perception Sensor Degradation
US11765067B1 (en) 2019-12-28 2023-09-19 Waymo Llc Methods and apparatus for monitoring a sensor validator
CN111597634B (zh) * 2020-05-12 2023-10-10 中车青岛四方机车车辆股份有限公司 一种确定动车组性能参数的方法及装置
US11928971B2 (en) 2021-04-01 2024-03-12 Boeing Company Detection of anomalous states in multivariate data

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20060229851A1 (en) * 2005-03-30 2006-10-12 Caterpillar Inc. System and method of monitoring machine performance
CN102483836A (zh) * 2009-08-12 2012-05-30 克朗设备公司 用于工业车辆的信息系统
US20140188576A1 (en) * 2013-01-03 2014-07-03 Sergio Schulte de Oliveira Tracking industrial vehicle operator quality
US20140337277A1 (en) * 2013-05-09 2014-11-13 Rockwell Automation Technologies, Inc. Industrial device and system attestation in a cloud platform
WO2017176550A1 (en) * 2016-04-05 2017-10-12 Pcms Holdings, Inc. Method and system for autonomous vehicle sensor assisted selection of route with respect to dynamic route conditions
CN107767612A (zh) * 2016-08-22 2018-03-06 波音公司 用于飞行器发动机的热事件指示器

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7702435B2 (en) 2004-11-05 2010-04-20 Honeywell International Inc. Method and apparatus for system monitoring and maintenance
US8452475B1 (en) 2009-10-02 2013-05-28 Rockwell Collins, Inc. Systems and methods for dynamic aircraft maintenance scheduling
US9633489B2 (en) 2014-09-10 2017-04-25 The Boeing Company Configurable onboard information processing

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20060229851A1 (en) * 2005-03-30 2006-10-12 Caterpillar Inc. System and method of monitoring machine performance
CN102483836A (zh) * 2009-08-12 2012-05-30 克朗设备公司 用于工业车辆的信息系统
US20140188576A1 (en) * 2013-01-03 2014-07-03 Sergio Schulte de Oliveira Tracking industrial vehicle operator quality
US20140337277A1 (en) * 2013-05-09 2014-11-13 Rockwell Automation Technologies, Inc. Industrial device and system attestation in a cloud platform
WO2017176550A1 (en) * 2016-04-05 2017-10-12 Pcms Holdings, Inc. Method and system for autonomous vehicle sensor assisted selection of route with respect to dynamic route conditions
CN107767612A (zh) * 2016-08-22 2018-03-06 波音公司 用于飞行器发动机的热事件指示器

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