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智能工厂与机器人预测性维护:ABB专利分析

智能工厂是第四次工业革命的重要应用。预测性维护有助于优化设备维护策略、降低成本并提高可用性与可靠性,其中故障预测与健康管理(PHM)技术备受关注……

第四产业最受欢迎的技术是智能工厂. 预测性维护对于优化智能工厂设施的维护政策、降低成本、重新考虑可用性和可靠性至关重要。 最近,全世界都强调了前知识、预测和保健管理技术之一。
PHM技术使用传感器来监测设备或机械系统的状况,诊断故障迹象,预测剩余寿命并管理有效的健康.我是认真的。 这一技术始于20世纪80年代的英国民航管理局,自2009年PHM研究所成立后持续发展.
这篇文章是关于ABB的PHM技术之一. 如何检测机器人的健康状况让我解释一下相关的专利

配图:智能工厂与机器人预测性维护:ABB专利分析
如果点击图像,你可以看到专利。
权利要求
1. 由下列机构组成:
  a. 具有在机器人运行期间受相对机械运动制约的部件的机器人;
  a. 与配置的机器人结合的传感器,以探测部件的操作状况;
  为接受传感器的测量而配置的诊断设备,包括有训练数据的内存、为区分机器人健康变化和机器人运行变化而配置的诊断设备,以及基于计算机的指令结构,以便:
    计算 主要组成部分分析 从传感器获取的测量数据,以提供操作数据;
    确定训练数据与操作数据之间的共同子空间;以及
    使用训练数据培训的分类器,并应用于共同子空间的操作数据。
本发明专利请求1的范围如下.
感应器附着在机器人身上,诊断器接受传感器的测量,以区分机器人健康的变化. 在这一过程中,存储在诊断设备中的程序履行以下功能: 
1) 它从机器人操作期间从传感器中测得的工作数据中提取特征. 更具体地说,常设仲裁法院。用它从传感器数据中提取特性. 
(b) 与《公约》有关的其他事项 确保您的工作数据(真实数据)与训练数据(正常状态数据)之间有共同的空间。  
3) 另一方面,您将在一个共同的空间里预测训练数据和工作数据(可观测数据)。 
这一专利类似于自编码器在对PCA光学解释时的编码器功能,该CPA缩小了维度. 此外,确定训练数据和工作数据的共同空间有可能被解释为将自编码器推向潜在空间的具体值。 然而,专利请求1明确将权利限制在常设仲裁院,因此权利的范围被狭义设定. 如果1号专利请求不仅限于常设仲裁法院,我也会行使自编码器的权利。 

正如我们在本文中所看到的那样,权利的范围可能因权利要求的提出方式而有很大的不同。 换句话说,专利侵权的程度取决于专利申请书的写法。因此,设立专利权要求是一项相当艰巨的任务。 尤其是,必须写出专利权利要求书,以便在涉及AI技术的专利申请中拥有尽可能广泛的权利。 

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