WO2024245640 - TRAININGSVERFAHREN UND VERFAHREN ZUM DETEKTIEREN EINES SYSTEMZUSTANDES EINES PHYSIKALISCHEN SYSTEMS
National phase entry is expected:
Publication Number
WO/2024/245640
Publication Date
05.12.2024
International Application No.
PCT/EP2024/060569
International Filing Date
18.04.2024
Title **
[German]
TRAININGSVERFAHREN UND VERFAHREN ZUM DETEKTIEREN EINES SYSTEMZUSTANDES EINES PHYSIKALISCHEN SYSTEMS
[English]
TRAINING METHOD AND METHOD FOR DETECTING A SYSTEM STATE OF A PHYSICAL SYSTEM
[French]
PROCÉDÉ D'ENTRAÎNEMENT ET PROCÉDÉ DE DÉTECTION D'UN ÉTAT DE SYSTÈME D'UN SYSTÈME PHYSIQUE
Applicants **
ROBERT BOSCH GMBH
Postfach 30 02 20
70442 Stuttgart, DE
Inventors
SMITH, Henrik
Ungargasse 71/6/12
1030 Wien, AT
Priority Data
102023205022.6
30.05.2023
DE
Application details
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International Searching Authority |
EPO
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| Entry into National Phase under |
Chapter I
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Quotation for National Phase entry
| Country | Stages | Total | |
|---|---|---|---|
| China | Filing | 1076 | |
| EPO | Filing, Examination | 4646 | |
| Japan | Filing | 531 | |
| South Korea | Filing | 575 | |
| USA | Filing, Examination | 3835 |

Total: 10663 USD
Abstract[German]
Die Erfindung betrifft ein computerimplementiertes Verfahren zum Trainieren eines Algorithmus des maschinellen Lernens zum Detektieren, ob ein physikalisches System in einem fehlerfreien Zustand oder einem fehlerbehafteten Zustand ist; das Verfahren aufweisend: Bereitstellen (S1) von Trainingsdaten, die mindestens ein Messsignal über eine Messgröße des physikalischen Systems aufweisen; Extrahieren (S2) von mindestens einem charakteristischen Merkmal aus dem mindestens einen Messsignal; Ermitteln (S3) einer Grenzfunktion auf Basis des mindestens einen charakteristischen Merkmals und/oder auf Basis des mindestens einen Messsignals durch den Algorithmus des maschinellen Lernens; und Trainieren (S4) des Algorithmus des maschinellen Lernens auf Basis der Trainingsdaten, um in Abhängigkeit der ermittelten Grenzfunktion durch Bestimmen mindestens eines Fehlerindikators zu detektieren, ob das physikalische System in einem fehlerfreien Zustand oder einem fehlerbehafteten Zustand ist.[English]
The invention relates to a computer-implemented method for training a machine-learning algorithm to detect whether a physical system is in a fault-free state or a faulty state; the method comprising: providing (S1) training data which have at least one measurement signal relating to a measurement variable of the physical system; extracting (S2) at least one characteristic feature from the at least one measurement signal; determining (S3) a limit function on the basis of the at least one characteristic feature and/or on the basis of the at least one measurement signal by the machine-learning algorithm; and training (S4) the machine-learning algorithm on the basis of the training data in order to detect whether the physical system is in a fault-free state or a faulty state, depending on the determined limit function by ascertaining at least one fault indicator.[French]
L'invention concerne un procédé mis en œuvre par ordinateur pour entraîner un algorithme d'apprentissage automatique pour détecter si un système physique est dans un état sans défaut ou dans un état défectueux ; le procédé comprenant : la fourniture (S1) de données d'entraînement qui ont au moins un signal de mesure relatif à une variable de mesure du système physique ; l'extraction (S2) d'au moins une caractéristique de l'au moins un signal de mesure ; la détermination (S3) d'une fonction limite sur la base de l'au moins une caractéristique et/ou sur la base de l'au moins un signal de mesure par l'algorithme d'apprentissage automatique ; et l'entraînement (S4) de l'algorithme d'apprentissage automatique sur la base des données d'apprentissage afin de détecter si le système physique est dans un état sans défaut ou un état défectueux, en fonction de la fonction limite déterminée par la constatation d'au moins un indicateur de défaut.