申请/专利权人：施耐德电子系统美国股份有限公司

申请日：2023-10-10

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN117875443A

主分类号：G06N20/00

分类号：G06N20/00;H04L67/12;H04L67/10;G06N5/04

优先权：["20221010 US 63/414,789","20230928 US 18/374,101"]

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.04.12#公开

摘要：提供了一种由具有功率限制的基于高级物理层APL的边缘设备执行的方法。该方法包括应用符合基于APL的边缘设备的功率限制的事件驱动框架来接收输入数据；将事件驱动框架应用于输入数据以调用机器学习ML模型，其被训练以分析输入数据并基于输入数据做出关于工业系统的一个或多个方面的推断，以及应用被调用的机器学习模型来分析输入数据并基于输入数据做出关于工业系统的一个或多个方面的推断。基于APL的边缘设备从工业系统的一个或多个源现场设备接收输入数据和或使用推断来做出决定并使动作应用于工业系统。

主权项：1.一种由具有功率限制的基于高级物理层APL的边缘设备执行的方法，所述方法包括：应用符合所述基于APL的边缘设备的功率限制的事件驱动框架来接收输入数据；将所述事件驱动框架应用于所述输入数据以调用机器学习ML模型，所述ML模型被训练以分析所述输入数据并基于所述输入数据做出关于工业系统的一个或多个方面的推断；以及应用所述调用的机器学习模型来分析所述输入数据，并基于所述输入数据做出关于所述工业系统的所述一个或多个方面的推断，其中所述基于APL的边缘设备从所述工业系统的一个或多个源现场设备接收所述输入数据和或使用所述推断来做出决定并使动作应用于所述工业系统。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 施耐德电子系统美国股份有限公司 在具有功率限制的本地APL边缘设备中实现机器学习

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