WO2024170224 - VERFAHREN UND VORRICHTUNG ZUM MASCHINELLEN LERNEN FÜR DIE ALTERUNGSVORHERSAGE EINER KOMPONENTE EINES FAHRZEUGS
National phase entry:
Publication Number
WO/2024/170224
Publication Date
22.08.2024
International Application No.
PCT/EP2024/051452
International Filing Date
22.01.2024
Title **
[German]
VERFAHREN UND VORRICHTUNG ZUM MASCHINELLEN LERNEN FÜR DIE ALTERUNGSVORHERSAGE EINER KOMPONENTE EINES FAHRZEUGS
[English]
METHOD AND DEVICE FOR MACHINE LEARNING FOR PREDICTING THE AGING OF A COMPONENT OF A VEHICLE
[French]
PROCÉDÉ ET DISPOSITIF D'APPRENTISSAGE MACHINE POUR PRÉDIRE LE VIEILLISSEMENT D'UN COMPOSANT D'UN VÉHICULE
Applicants **
VOLKSWAGEN AKTIENGESELLSCHAFT
Inventors
SASS, Andreas Udo
VON BÜLOW, Friedrich
Priority Data
102023201255.3
14.02.2023
DE
Application details
| Total Number of Claims/PCT | * |
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International Searching Authority |
EPO
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Change of Applicant's Name and Address
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| Type of Assignment |
The Standard Agent's Assignment
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| Applicant's Legal Status |
Legal Entity
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| Entry into National Phase under |
Chapter I
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Send the Letters Patent by Courier
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Quotation for National Phase entry
| Country | Stages | Total | |
|---|---|---|---|
| China | Filing, Examination, Granting | 1922 | |
| EPO | Filing, Examination, Granting | 8746 | |
| Japan | Filing, Examination, Granting | 2090 | |
| South Korea | Filing, Examination, Granting | 1918 | |
| USA | Filing, Examination, Granting | 4740 |
Total:
19,416
The term for entry into the National Phase has expired. This quotation is for informational purposes only
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Abstract[German]
Bei dem erfindungsgemäßen Verfahren zum maschinellen Lernen für die Alterungsvorhersage einer Komponente eines Fahrzeugs werden durch ein Fahrzeug Modellparametern für ein Alterungsmodell, das von mehreren Fahrzeugen dezentral trainiert wird, sowie eine Spezifikation von Fahrzeugdaten, die für das Prädizieren der Alterung der Komponente geeignet sind; empfangen (10, 11). Zeitreihen der spezifizierten Fahrzeugdaten des Fahrzeugs werden erfasst (12) und mindestens eine statistische Kenngröße für die erfassten Zeitreihen der spezifizierten Fahrzeugdaten berechnet (13). Das Alterungsmodells (NN) wird basierend auf der mindestens einen statistischen Kenngröße trainiert (14), wobei eine Änderung der Modellparameter berechnet wird. Die geänderten Modellparameter (MP1A, MP1N, MP2A, MP2N) oder eine Information über die Änderung der Modellparameter wird an einen zentralen Server (ZS) gesendet (15).[English]
The invention relates to a method for machine learning for predicting the aging of a component of a vehicle, in which method: a vehicle receives (10) model parameters for an aging model that is locally trained by a plurality of vehicles, and receives (11) a specification of vehicle data suitable for predicting the aging of the component; time series of the specified vehicle data of the vehicle are ascertained (12); at least one statistical parameter for the ascertained time series of the specified vehicle data is calculated (13); the aging model (NN) is trained (14) on the basis of the at least one statistical parameter, wherein a change in the model parameters is calculated; and the changed model parameters (MP1A, MP1N, MP2A, MP2N) or information relating to the change in the model parameters is transmitted (15) to a central server (ZS).[French]
L'invention concerne un procédé d'apprentissage machine pour prédire le vieillissement d'un composant d'un véhicule, dans lequel : un véhicule reçoit (10) des paramètres de modèle pour un modèle de vieillissement qui est localement entraîné par une pluralité de véhicules, et reçoit (11) une spécification de données de véhicule appropriées pour prédire le vieillissement du composant ; une série chronologique des données de véhicule spécifiées du véhicule sont déterminées (12); au moins un paramètre statistique pour la série chronologique déterminée des données de véhicule spécifiées est calculé (13); le modèle de vieillissement (NN) est entraîné (14) sur la base du ou des paramètres statistiques, un changement des paramètres de modèle étant calculé ; et les paramètres de modèle modifiés (MP1A, MP1N, MP2A, MP2N) ou des informations concernant le changement des paramètres de modèle sont transmis (15) à un serveur central (ZS).