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申请/专利权人：ABB瑞士股份有限公司

摘要：本公开的实施例涉及评估工业设备和过程的状态。一种用于训练机器学习模型的方法，基于由多个传感器收集的测量数据以评估工业设备和或过程的至少一个状态，该方法包括：获得测量数据的多个记录；对于测量数据的每个记录，获得表示状态的标签；确定测量数据的至少一个记录的合理性和或至少一个标签的合理性；以及响应于该合理性符合至少一个预定标准，将测量数据的记录和标签包括在训练数据的集合中，训练机器学习模型要在训练数据的集合上被训练。一种方法，用于评估过程或设备的状态。

主权项：1.一种用于基于由多个传感器2a-2c收集的测量数据3、3a-3c来评估工业设备51的至少一个状态51a和或工业工厂50中运转的过程的至少一个状态50c的方法200，包括：·获得210测量数据3的至少一个记录3a-3c，所述至少一个记录3a-3c描述所述设备51和或所述过程的操作情况；·获得220多个经训练的机器学习模型1、11-13，所述多个经训练的机器学习模型1、11-13各自被配置为将测量数据3的所述记录3a-3c映射到所述状态50c、51a的指示；·通过确定包含在所述测量数据中的任何干扰的类型和或强度的测量，以及确定所述经训练的机器学习模型的适应度，以处理包含所述类型和或所述强度的干扰的测量数据，对于所述经训练的机器学习模型11-13中的每个经训练的机器学习模型11-13，确定230适应度的数字11a-13a，以评估由测量数据3的所述记录3a-3c描述的所述情况；·从所述经训练的机器学习模型11-13选择240其适应度的数字11a-13a满足预定标准的简单的模型和计算密集的模型，其中所述经训练的机器学习模型11-13的所述选择进一步基于所述状态的所述评估的准确度和置信度的要求中的一者或多者；以及·通过级联多个经训练的机器学习模型，使用所选择的经训练的机器学习模型11-13，将测量数据3的所述记录3a-3c映射到所需的状态50c、51a，级联多个经训练的机器学习模型在于：·在对所述工厂50的初步筛选中，通过所述简单的模型11-13对测量数据的所述记录进行快速粗略的评估；以及·响应于所述简单的模型11-13指示所述状态50c可能是异常的，则应用和使用在更复杂的测量数据3、3a-3c上工作的所述计算密集的模型11-13来进一步研究所述状态50c。

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权利要求：

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