第4産業で最も人気のある技術はスマートな工場です。 スマートプラント設備のメンテナンスポリシーを最適化し、コストを削減し、可用性と信頼性を再考するために、予測メンテナンスが不可欠です。 近年、世界中に注目されている知見・認知・健康管理技術(PHM)の1つが紹介されています。
PHM技術は、センサーを使用して機器や機械システムの状態を監視し、障害の兆候を診断し、残りの寿命を予測し、効果的な健康を管理します。つまり、 本技術は、1980年代に英国民間航空局で始まり、PHM研究所が設立した2009年から発展し続けてきました。
この投稿は、ABBのPHM技術の1つです。 ロボットの健康状態を検知する方法関連する特許を説明します。
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特許請求 |
1。 1。 比較する装置: ロボットの動作中に、相対的な機械的動きの対象となる構成されるコンポーネントを持つロボット。 コンポーネントの動作状態を検知するために構成されたロボットと結合されたセンサー。 センサーから測定を受け、トレーニングデータを持つメモリ、ロボットの健康の変化とロボットの動作の変化を区別し、コンピュータベースの指示を構成した診断装置を含む診断装置を構成: コンピュート 主成分分析 センサーからの測定の操作データを提供するために; トレーニングデータと運用データの間の共通サブスペースを決定します。 トレーニングデータで訓練された分類器を利用し、一般的なサブスペースの操作データに応用します。 |
現在の発明の特許クレーム1のスコープは以下のとおりです。
センサーはロボットに取り付けられ、診断装置はセンサーから測定を受け取り、ロボットの健康の変化を区別します。 このプロセスでは、診断装置で保存されたプログラムは、次の機能を実行します。
1) ロボットの動作中にセンサーから測定した作業データを抽出します。 より具体的に、PCA。センサーデータから機能を抽出するために使用します。
2) および 作業データ(実データ)とトレーニングデータ(正常な状態データ)の間のスペースの一般的な部分を持っていることを確認してください。
3) 一方、共通空間におけるデータと作業データ(保存可能データ)の訓練を計画する。
この特許は、PCAを光学的に解釈する際に、オートエンコーダのエンコーダ機能に類似しています。 また、トレーニングデータと作業データの共通領域を決定するには、自動エンコーダが潜在空間に投影される特定の値として解釈される可能性がある。 しかし、特許請求1はPCAの権利を明らかに制限するので、権利の規模は狭く設定されます。 特許請求1がPCAに限られなかった場合、Auto Encoderへの権利を行使することができました。
この記事で見てきたように、特許のクレームの提出方法により、権利の規模が著しく変化する可能性があります。 言い換えれば、特許侵害の程度は特許クレームの書き方に依存します。 そのため、特許特許出願書を作成することは、かなり要求の厳しい作業です。 特に、AI技術に関する特許出願の場合には、できるだけ幅広い権利を有するために、特許特許出願書を書くことは非常に重要です。
この記事は公表時点の情報に基づいています。個別の事情については、当事務所にご相談ください。