西门子工业公司曹铭志获国家专利权
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龙图腾网获悉西门子工业公司申请的专利用于使用机器学习的HVAC设备预测性维护的系统和方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115943352B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202180051333.5，技术领域涉及：G05B23/02；该发明授权用于使用机器学习的HVAC设备预测性维护的系统和方法是由曹铭志;宋震;梅甘·麦克休;王语博设计研发完成，并于2021-07-21向国家知识产权局提交的专利申请。
本用于使用机器学习的HVAC设备预测性维护的系统和方法在说明书摘要公布了：一种在楼宇自动化系统100和相应系统以及计算机可读介质中使用机器学习的预测性维护的方法。一种方法包括接收1902对应于设备112的设备事件数据522并执行推理引擎522，以确定对应于设备事件数据522的根本原因故障数据524。该方法包括执行1906预测性维护引擎508，以基于根本原因故障数据524产生物理设备112的生存分析402、406、410、1604。该方法包括由预测性维护引擎508基于生存分析402、406、410、1604产生1910更新的故障数据526，并将更新的故障数据526提供给推理引擎522。此后，推理引擎522在随后的根本原因分析中使用更新的故障数据526。该方法包括输出1912生存分析402，406，410，1604。
本发明授权用于使用机器学习的HVAC设备预测性维护的系统和方法在权利要求书中公布了：1.一种用于楼宇自动化系统的方法，所述方法由所述楼宇自动化系统的数据处理系统执行，并且包括： 接收对应于所述楼宇自动化系统的物理设备的设备事件数据； 执行推理引擎以确定对应于所述设备事件数据的根本原因故障数据； 执行预测性维护引擎，以基于所述根本原因故障数据产生所述物理设备的生存分析； 由所述预测性维护引擎基于所述生存分析产生更新的故障数据，并且将所述更新的故障数据提供给所述推理引擎，其中，所述推理引擎此后在后续的根本原因分析中使用所述更新的故障数据；以及 输出所述生存分析， 其中，执行所述预测性维护引擎以产生所述生存分析，包括： 接收所述根本原因故障数据； 基于所述根本原因故障数据产生扩充的时间-事件表；以及 使用所述扩充的时间-事件表和对应于所述物理设备的所述设备事件数据与其他设备的设备事件数据之间的相似性，来生成基于相似性的生存曲线。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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