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申请/专利权人：卡尔·弗罗伊登伯格公司

摘要：本发明涉及一种用于预测至少一个状态参量的变化的方法，所述状态参量表征至少一个空气过滤器的耐用时间和或性能，所述方法包括以下步骤：检测至少一个影响参量的至少一个值，状态参量的每个时间单位的变化取决于所述至少一个影响参量；检测影响参量以所述值作用于空气过滤器的持续时间；将所述至少一个影响参量的所述至少一个值供应给至少一个模型，所述至少一个模型提供输出参量，所述输出参量是针对对状态参量的每个时间单位的变化所做出贡献的度量，所述贡献通过所述至少一个影响参量引起；由输出参量和持续时间确定状态参量的变化。本发明还涉及一种用于训练可训练的机器学习模型的方法和一种用于识别相关影响参量的方法。

主权项：1.一种用于预测至少一个状态参量2的变化2a的方法，所述状态参量表征至少一个空气过滤器1的耐用时间和或性能，所述方法包括以下步骤：·检测至少一个影响参量3的至少一个值，状态参量2的每个时间单位的变化取决于所述至少一个影响参量；·检测影响参量3以所述值作用于空气过滤器1的持续时间4；·将所述至少一个影响参量3的所述至少一个值供应给至少一个模型5，所述至少一个模型提供140输出参量6，所述输出参量是针对对状态参量2的每个时间单位的变化所做出贡献的度量，所述贡献通过所述至少一个影响参量3引起；·由输出参量6和持续时间4确定状态参量2的变化2a，其中，所述影响参量3包括以下参量中的一个或多个参量：·所述空气过滤器1在由多个空气过滤器1形成的布置系统中的位置；·表征安装有所述空气过滤器1的设备和或所述设备的运行操作的参数；·在所述空气过滤器1的安装位置周围的环境中的至少一个位置或区域的使用方式；·在至少一个位置处或至少一个区域上进行的活动和或工作；·来自至少一个排放源的至少一种颗粒状物质和或气态物质的排放速率；·在空气过滤器1的安装位置处和或在至少一个其它位置处或在至少一个其它区域上的基底温度和或空气温度和或空气湿度；·在空气过滤器1的安装位置处和或在至少一个其它位置处或在至少一个其它区域上的风向和或风强度；·在空气过滤器的安装位置处和或在至少一个其它位置处或在至少一个其它区域上的降水的类型和强度。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 卡尔·弗罗伊登伯格公司 对用于空气过滤器的状态参量的预测