MXPA01009957A

MXPA01009957A - Un metodo y sistema para analizar los datos operacionales para diagnostico de fallas del funcionamiento de locomotoras.

Info

Publication number: MXPA01009957A
Application number: MXPA01009957A
Authority: MX
Inventors: Nicholas Edward Roddy
Original assignee: Gen Electric
Priority date: 1999-04-02
Filing date: 2000-03-31
Publication date: 2003-07-14
Also published as: WO2000060464A1; CA2368818A1; CA2368818C; AU758061B2; AU4060200A

Abstract

Se proporciona un método para analizar los datos de registro de fallas (200) y los datos de parámetros operacionales instantáneos (25) de locomotoras de ferrocarril y otros equipos grandes automotrices de transporte terrestre que están sometiendo a un diagnóstico. Un paso receptor (72) permite la recepción de los datos de registro de fallas que comprenden una pluralidad de fallas del equipo. Los pasos respectivos de ejecución permiten que se implemente un conjunto de filtros de reducción de ruido (27) sobre los datos de registro de fallas recibidos para generar los datos de registro de falla de reducción de ruido, y para ejecutar un conjunto de anomalías instantáneas de candidato (26) sobre losdatos de reducción de reducción de ruido para generar los datos que predicen las fallas del equi

Description

UN MÉTODO Y SISTEMA PARA ANALIZAR LOS DATOS OPERACION ALES PARA DIAGNOSTICO DE FALLAS DEL FUNCIONAMIENTO DE LOCOMOTORAS ANTECEDENTES DE LA INVENCION La presente invención se refiere en general al diagnóstico de locomotoras de ferrocarril y otros de tipos grandes automotrices de transporte terrestre, y, más específicamente, a un sistema y método para procesar en forma híbrida datos de parámetros operacionales instantáneos y datos de registro de fallas para facilitar el análisis del equipo de máquina que el experimenta el diagnóstico. Una máquina, tal como una locomotora u otros sistemas complejos utilizados en procesos ¡industriales, formación de imágenes •médicas, telecomunicaciones, aplicaciones aéreas, generación de energía, etc., incluye controles de elaboración y sensores que general fallas cuando se encuentran condiciones de operación anómalas de la máquina. Típicamente, un ingeniero de campo observará un registro de falla y determinará si es necesaria la reparación. Los aspectos tales como redes neurales, árboles de decisión, etc., han sido empleados para aprender con respecto a los datos de entrada para proporcionar la predicción, clasificación y capacidades de aproximación de función en el contexto del diagnóstico. Por lo general, tales aspectos han requerido de conjuntos de datos de entrada estructurados y relativamente estáticos y completos para aprender, y han producidos modelos que resisten la interpretación real mundial. Otro aspecto, el Razonamiento Basado en Caso (CBR), se basa en la observación de que el conocimiento experimental (memoria de experiencias del pasado o caso) es aplicable al problema que se resuelve como reglas de aprendizaje o comportamientos. El razonamiento a base de caso yace en el pre-procesamiento relativamente pequeño del conocimiento de partida, enfocándose más bien en la indexación, recuperación, reuso y archivo de casos. En el contexto de diagnóstico, un caso se refiere a un par de descripción de problema/solución que representa un diagnóstico de un problema y una reparación apropiada. El CBR asume casos descritos por un número fijo conocido de atributos descriptivos. Los sistemas de CBR convencionales asumen un cuerpo de casos válidos o "estándares de oro" que nuevos casos de entrada pueden coincidir. La patente de E. U. A. No. 5,463,768 describe un aspecto que utiliza datos de registro de errores y asume casos definidos previamente, cada caso asociando un registro de error de entrada a un diagnóstico verificado único de un problema. En particular, una pluralidad de registros de errores históricos es agrupada en conjuntos de caso de fallas comunes del equipo. A partir del grupo de conjuntos de caso, se marcan como un bloque patrones comunes, es decir, filas o tiras de datos consecutivos. Los bloques son utilizados para caracterizar la contribución de fallas para nuevos registros de errores que son recibidos en una unidad de diagnóstico. Desafortunadamente, para una corriente de código de fallas continua, en donde cualquiera o todos los códigos de fallas posibles pueden ocurrir de cero a cualquier número finito de tiempos y en donde los códigos de falla pueden ocurrir en cualquier orden, predefiniendo la estructura de un caso, es casi imposible. La solicitud de patente de E. U. A. Serie No. 09/285,611 (No. de Apoderado RD-26576), cedida al mismo cesionario de la presente invención, describe un sistema y un método para procesar datos de reparación históricos y datos de registro de fallas, el cual no está restringido a (ocurrencias secuenciales de entradas de registro de fallas y que ¡proporciona la reparación balanceada y combinaciones de ¡racimos de fallas distintas, para facilitar el análisis de nuevos datos de registros de fallas de una máquina que esté funcionando mal. Además, la solicitud de patente de E. U. A. Serie No. 09/285,612 (No. de Apoderado 20-LC-1927), cedida al mismo cesionario de la presente invención, describe un sistema y un método para analizar nuevos datos de registro de fallas de una máquina que esté funcionando mal, en donde el sistema y el método no están restringidos a ocurrencias secuenciales de entradas de registro de fallas, y en donde el sistema y el método pronostican una o más acciones de reparación utilizando reparación balanceada determinada previamente y distintas combinaciones de racimos de fallas.

Se cree que las invenciones descritas en las solicitudes de patente anteriores, proporcionan ventajas y avances substanciales en la técnica de diagnóstico. Sin embargo, puede ser deseable proporcionar un sistema y un método que utilice observaciones instantáneas de parámetros operacionales de la máquina en combinación con los datos de registro de fallas con el fin de mejorar más la exactitud de pronóstico de los algoritmos de diagnósticos utilizados ahí. Podría ser deseable también, a través del uso de filtros de reducción de ruido, eliminar substancialmente el ruido no deseable, por ejemplo, información no confiable o inútil que puede estar presente en los datos de registros de fallas y/o los datos de parámetros operacionales. Esta reducción de ruido ventajosamente puede permitir elevar la probabilidad de la detección temprana de fallas incipientes reales en la máquina, así como reducir la probabilidad de fallas no existentes falsamente declaradas. Además podría ser deseable tener un proceso y un sistema que permitan que un ingeniero de campo o de diagnóstico o cualquier otro tipo de personal involucrado en el mantenimiento y/o servicio de la máquina analice sistemáticamente los registros de datos de fallas con el fin de identificar fallas respectivas y/o combinaciones respectivas de fallas que de otra manera podrían escaparse. Se apreciará que ya que los datos de registro de fallas contienen información útil con el fin de detectar fallas incipientes, es deseable identificar con exactitud cualquiera de estas fallas y/o combinaciones, de manera que el personal es capaz de hacer pro- activamente recomendaciones de reparación y de esta manera evitar la pérdida de la buena voluntad con clientes así como retrasos muy costosos que pueden dar como resultado el evento de una falla de misión de la máquina. Un ejemplo de una falla de misión podría ser una locomotora con fallas incapaz de entregar la carga a su destino y posiblemente ocasionar un cierre de rejilla de tráfico en un carril dado. Además puede ser deseable poder proporcionar a dicho personal un equipo de análisis de fallas no costoso y cómodo, tal como un diagrama de flujo, una lista de verificación, un programa de software, etc., que rápidamente pudiera permitir que dicho personal compare cualquier dato de registro de fallas nuevo descargado de la máquina con datos de registro de fallas anteriores de la misma máquina, para poder emitir recomendaciones de reparación exactas y confiables a la entidad responsable de la operación de ta locomotora.

COMPENDIO DE LA INVENCION Hablando en general, la presente invención satisface las necesidades anteriores proporcionando un método para analizar datos de registro de fallas de locomotoras de ferrocarril y otros equipos grandes automotrices de transporte terrestre que se están sometiendo a diagnóstico. Un paso receptor permite la recepción de los datos de registro de fallas que comprenden una pluralidad de fallas del equipo. Los pasos respectivos de ejecución permiten que se implemente o ejecute un conjunto de filtros de reducción de ruido sobre los datos de registro de fallas recibidos para generar los datos de registro de fallas de reducción de ruido, y para ejecutar un conjunto de anomalías instantáneas de candidato sobre los datos de reducción de ruido para generar los datos que predicen las fallas del equipo. En otra modalidad, los métodos permiten la recepción de datos de registro de fallas incluyendo una pluralidad de fallas del equipo y la recepción de datos de parámetros operacionales que incluyen una pluralidad de parámetros operacionales del equipo. Un paso de ejecución permite la ejecución de un conjunto de anomalías instantáneas de candidato sobre los datos de registro de fallas y sobre los datos de parámetros operacionales. Un paso de combinación permite combinar cualesquiera anomalías instantáneas de candiidato respectivamente accionadas por los datos de registro de fallas con cualesquiera anomalías instantáneas de candidato respectivamente activadas por los datos de parámetros para generar datos que predicen las fallas del equipo. En otra modalidad, la presente invención satisface las necesidades anteriores proporcionando un proceso para analizar datos de registro de fallas de locomotoras de ferrocarril y otros equipos grandes automotrices de transporte terrestre para identificar fallas respectivas y/o combinaciones de fallas que predicen las fallas del equipo. El proceso permite descargar nuevos datos de registro de fallas del equipo. El proceso además permite recuperar los datos de registro de fallas anteriores del equipo. Los datos de registro de fallas anteriores pueden ser obtenidos durante una descarga temprana con relación a una descarga presente de nuevos datos de registro de fallas. Un paso de comparación permite comparar los nuevos datos de registro de fallas contra los datos de registro de fallas anteriores, y un paso de ajuste permite ajustar cualesquiera recombinaciones de reparación para la descarga temprana de los datos de registro de fallas con base en la comparación de los nuevos datos de registro de fallas y los datos de registro de fallas anteriores. En otro aspecto de esta invención, se apreciará que el proceso anterior puede ser utilizado para desarrollar un equipo de análisis de fallas, ya sea en forma electrónica adecuada para el procesamiento computarizado o de otra manera, por ejemplo, una lista de verificación, un diagrama de flujo, un diagrama de instrucciones, un programa de software, etc., que permite que usuarios respectivos analicen sistemática y exactamente los datos de registro de fallas del equipo para poder identificar las fallas respectivas y/o las combinaciones de fallas que predicen las fallas del equipo. La presente invención además satisface las necesidades anteriores proporcionando un sistema para analizar datos de registro de fallas y datos de parámetros operacionales de locomotoras de ferrocarril y otros equipos grandes automotrices de transporte terrestre que se están sometiendo a un diagnóstico. El sistema incluye un módulo para recibir los datos de registro de fallas incluyendo una pluralidad de fallas del equipo. Una unidad de memoria está configurada para almacenar un conjunto de filtros de reducción de ruido y un conjunto de anomalías instantáneas de candidato. Un procesador está respectivamente acoplado al módulo para recibir datos de registro de fallas y a la unidad de memoria. El procesador incluye medios procesadores para ejecutar el conjunto de filtros de reducción de ruido sobre los datos de registro de fallas recibidos para generar datos de registro de fallas de ruido reducido, y además incluye medios procesadores para ejecutar el conjunto de anomalías instantáneas de candidato sobre los datos de ruido reducido para generar datos que predicen las fallas del equipo.

BREVE DESCRIPCION DE LOS DIBUJOS Los aspectos y ventajas de la presente invención serán parte de la siguiente descripción detallada de la invención cuando se lean junto con los dibujos anexos en los cuales: La Figura 1 es una modalidad de un diagrama de bloque de un sistema de la presente invención que utiliza un procesador para procesar datos de parámetros operacionales y datos de registro de fallas de locomotoras de ferrocarril y otros equipos grandes automotrices de transporte terrestre y diagnosticar las fallas del equipo; La Figura 2 es una ilustración de datos de registro de reparación ilustrativos; La Figura 3 es una ilustración de datos de registro de fallas ilustrativos; La Figura 4 es una ilustración de datos híbridos incluyendo en parte datos de registro de fallas y datos de parámetros operacionales y además incluyendo filtros de reducción de ruido ilustrativos y anomalías instantáneas de candidato utilizados para analizar los datos híbridos; La Figura 5 es un diagrama de flujo ilustrando una modalidad ilustrativa para utilizar los filtros de reducción de ruidos y las anomalías instantáneas de candidato; La Figura 6 ilustra otros detalles con respecto al procesador de la Figura 1; La Figura 7 es ;un diagrama de flujo de pasos de descripción para seleccionar una reparación respectiva para una falla pronosticada (después del análisis de los datos de falla y/o los datos de parámetros operacionales; La Figura 8 es un diagrama de flujo describiendo pasos para generar una pluralidad de casos respectivos, incluyendo reparaciones predeterminadas, combinaciones de racimo de fallas y observaciones de parámetros operacionales para cada caso; La Figura 9 es un diagrama de flujo que describe los pasos para agregar un nuevo caso a la base de datos de casos y actualizar la reparación equilibrada, combinaciones de racimo de distintas fallas y respectivas cargas para las anomalías instantáneas de candidato; La Figura 10 es un diagrama de flujo de una modalidad ilustrativa del proceso de la presente invención para analizar datos de registro de fallas para poder identificar fallas respectivas y/o combinaciones de fallas que predicen las fallas del equipo; La Figura 11 es un diagrama de flujo que ilustra otros detalles con relación al proceso de la Figura 10; y La Figura 12 es un diagrama de flujo que describe pasos para generar una pluralidad de casos respectivos, incluyendo reparaciones predeterminadas, combinaciones de racimo de fallas y observaciones de parámetros operacionales para cada caso.

DESCRIPCION DETALLADA DE LA INVENCION La Figura 1 diagramáticamente ilustra una modalidad del sistema de diagnóstico 10 de la presente invención. El sistema 10 proporciona un proceso para automáticamente recolectar o colocar datos de reparación comprendiendo una pluralidad de reparaciones relacionadas y no relacionadas y datos de registro de fallas comprendiendo una pluralidad de fallas, de una o más máquinas, tales como locomotoras de ferrocarril y otros equipos grandes automotrices de transporte terrestre, y generar combinaciones de reparación balanceada y de racimos de distintas fallas, las cuales son predictores diagnósticamente importantes para facilitar el análisis de nuevos datos de registro de fallas de una locomotora que funciona mal. En un aspecto de la invención, el sistema 10 permite analizar en forma híbrida los datos de registro de fallas conjuntamente con parámetros operacionales de la máquina. Aunque la presente invención se describe con referencia a una locomotora, el sistema 10 puede ser utilizado junto con cualquier máquina en donde la operación de la máquina sea verificada, tal como una máquina química, electrónica, mecánica o de microprocesador. El sistema ilustrativo 10 incluye un procesador 12, tal como una computadora (por ejemplo, una estación de trabajo UNIX) teniendo un disco duro, dispositivos de entrada tales como un teclado, un ratón, medios de almacenamiento magnéticos (por ejemplo, cartuchos de cinta o disco), medios de almacenamiento óptico (por ejemplo, CD-ROMs), y dispositivos de salida tales como una pantalla y una impresora. El procesador 12 está operativamente conectado a procesa datos contenidos en una unidad de almacenamiento de datos de reparación 20 y una unidad de almacenamiento de datos de registro de fallas 22. El procesador 12 además está respectivamente conectado a y procesa filtros de reducción de ruido almacenados en una unidad de almacenamiento 27, anomalías instantánea de candidato almacenadas en una unidad de almacenamiento 28. La unidad de almacenamiento de datos de reparación 20 incluye datos de reparación o registros con respecto a una pluralidad de reparaciones relacionadas y no relacionadas para una o más locomotoras. La Figura 2 muestra una porción ilustrativa 30 de los datos de reparación contenidos en la unidad de almacenamiento de datos de reparación 20. Los datos de reparación pueden incluir un número de identificación de cliente 32, una identificación de locomotora o número de unidad 33, la fecha 34 de la reparación, el código de reparación 35, una descripción de código de reparación 36, una descripción de la reparación real 37 realizada, etc. La unidad de almacenamiento de datos de registro de fallas 22 incluye datos de registro de fallas o registros con respecto a una pluralidad de fallas que ocurren antes que las reparaciones para una o más locomotoras. La Figura 3 muestra una porción ilustrativa 40 de los datos de registro de fallas contenidos en la unidad de almacenamiento de datos de registro de fallas 22. Los datos de registro de fallas pueden incluir un número de identificación de cliente 42, un número de identificación de locomotora o unidad 44, la fecha 45 cuando ocurrió la falla, un código de fallas 46, una descripción de código de fallas 48, etc. Como se sugirió anteriormente, los datos adicionales utilizados en el análisis de la presente invención incluyen datos de parámetros operacionales indicativos de una pluralidad de parámetros operacionales o condiciones operacionales de la máquina. Los datos de parámetros operacionales pueden ser obtenidos de varias lecturas u observaciones de sensor, por ejemplo, lecturas de sensor de temperatura, lecturas de sensor de presión, lecturas de sensor eléctricas, lecturas de potencia de motor, etc. Ejemplos de condiciones operacionales de la máquina pueden incluir si la locomotora está operando en un modo de accionamiento de motor o en un modo de frenado dinámico de operación, si cualquier subsistema dado en la locomotora está siendo sometido a una prueba independiente, si la locomotora está estacionaria, si el motor está operando bajo condiciones máxima de cargas, etc. Se apreciará por aquellos expertos en la técnica que la unidad de almacenamiento de datos de reparación, la unidad de almacenamiento de datos de registro de falla y la unidad de almacenamiento de datos de parámetros operacionales respectivamente pueden contener datos de reparación, datos de registro de fallas y datos de parámetros operacionales para una pluralidad de diferentes locomotoras. Además se apreciará que los datos de parámetros operacionales pueden hacerse de observaciones instantáneas, es decir, lecturas substancialmente instantáneas o muestras discretas de los valores respectivos de los parámetros operacionales de la locomotora. De preferencia, las observaciones instantáneas son temporalmente alineadas con relación al tiempo cuando se generan o registran fallas respectivas en la locomotora. Por ejemplo, la alineación temporal permite la determinación de los valores respectivos de los parámetros operacionales de la locomotora antes, después o durante el registro de fallas respectivas en la locomotora. Los datos de parámetros operacionales no necesitan ser limitados a observaciones instantáneas, ya que similarmente se pueden obtener observaciones substancialmente continuas durante un período de tiempo predeterminado antes o después de que se registra la falla. Este aspecto puede aspecto puede ser particularmente deseable si el sistema está configurado para detectar tendencias que puedan ser indicativas de fallas insipientes en la locomotora. La Figura 4 muestra un archivo de datos ilustrativo 50 que combina datos de registro de fallas y datos de parámetros operacionales 52, tales como velocidad de la locomotora, temperatura del agua del motor, temperatura del aceite del motor, estado de llamado, etc. La Figura 4 además ilustra anomalías instantáneas de candidato ilustrativas y filtros de reducción de ruido que pueden ser convenientemente utilizados para mejorar la exactitud de pronóstico de los algoritmos de la presente invención. Un ejemplo de un filtro de reducción de ruido es la detección de un código predeterminado, por ejemplo, la letra S adyacente al corchete 54 en la columna designada como "llamada". En este caso, este filtro de reducción de ruido permite ignorar cualesquiera fallas que pudieran haber sido registradas mientras se conduce una prueba independiente. Otro ejemplo de un filtro de reducción de ruido puede basarse en ignorar información sospechosa o no confiable, tal como puede ocurrir después de la detección de dos o más fallas consecutivas dentro de un período de tiempo predeterminado. Por ejemplo, como se ilustra en la columna 56 que está entre corchetes, esta regla de reducción de ruido permite ignorar observaciones instantáneas de parámetros operacionales 52 cada vez que cualquier falla es registrada dentro de un período de tiempo predeterminado, por ejemplo, ti ms, como cualquier falla previamente registrada. Similarmente, como se ilustra en la fila 58 entre corchetes, otro ejemplo del filtro de reducción de filtro de reducción de ruido podría permitir ignorar observaciones instantáneas si cualquier falla es registrada dentro de un período de tiempo predeterminado, por ejemplo, t2 ms, como dos fallas previamente registradas. Como se sugirió anteriormente, un aspecto clave de la presente invención permite utilizar anomalías instantáneas de candidato para procesar, los datos de registro de fallas y/o los datos de parámetros operacionales. Como se utiliza en la presente, las anomalías instantáneas de candidato se refieren a una o más condiciones que puedan ser activadas con base en desviaciones en los datos instantáneos y/o los datos de registro de falla. Un ejemplo de una anomalía instantánea de candidato que convenientemente utiliza los datos de parámetros operacionales predeterminados se ilustra en la entrada de campo de datos adyacente al corchete 60. en este caso, la anomalía instantánea de candidato podría ser activada si la temperatura del agua del motor excede a la temperatura del aceite del motor por una temperatura predeterminada, por ejemplo, Ti°C, y si la temperatura del agua está por arriba de otra temperatura predeterminada, por ejemplo, T2°C. Después de que estas condiciones se satisfacen por los parámetros instantáneos respectivos, entonces esta anomalía instantánea de candidato ilustrativa podría ser activada y podría permitir declarar un mal funcionamiento del subsistema de enfriamiento con un nivel más alto de confidencia que el que podría de otra manera ser confiable si se basara solamente en los datos de registro de fallas. Se apreciará que al utilizar la anomalía instantánea de candidato anterior en combinación con la detección de una o más fallas con respecto al subsistema de enfriamiento se incrementará la probabilidad que de hecho existe un mal funcionamiento del subsistema de enfriamiento según comparado con la detección de las fallas del subsistema de enfriamiento por sí misma. Otro ejemplo de una anomalía instantánea de candidato se ilustra por la entrada de campo de datos adyacente al corchete 62. En este caso, la anomalía instantánea de candidato podría ser activada cuando la temperatura del aceite del motor excede a la temperatura del agua del motor por una temperatura predeterminada, por ejemplo, TVC, y si la temperatura del aceite está por arriba de otra temperatura predeterminada, por ejemplo, T2°C. Después de ser activada esta ©tra anomalía instantánea de candidato ilustrativa podría permitir declarar un mal funcionamiento en el subsistema dé lubricación del ¡motor con un nivel más alto de confidencia que el de otra manera sería posible. Una vez más se apreciará que la anomalía instantánea de candidato anterior en combinación con la detección de una o más fallas con respecto al subsistema de lubricación incrementará la probabilidad de que de hecho existe un mal funcionamiento del subsistema de lubricación según comparado con la detección de fallas del subsistema de lubricación por sí misma. Por seguridad de entendimiento, los ejemplos anteriores de anomalías instantáneas de candidato y filtros de reducción de ruido fueron elegidas para ser relativamente directas. Sin embargo, como será reconocido por aquellos expertos en la técnica, la construcción de filtros de reducción de ruido y/o la construcción de anomalías instantáneas de candidato puede involucrar la búsqueda de combinaciones de racimos o grupos de fallas asi como la búsqueda de combinaciones respectivas de observaciones de múltiples parámetros operacionales instantáneos, utilizado las técnicas de análisis descritas en las solicitudes de patente anteriores. La Figura 5 ilustra un diagrama de flujo de una modalidad ilustrativa de la presente invención. Subsecuente al inicio de las operaciones en el paso 70, el paso 72 permite la recepción de los datos de registro de fallas. Como se sugirió anteriormente, el paso 74 permite ejecutar un conjunto de filtros de reducción de ruido sobre los datos de registro de falla recibidos para generar datos de ruido reducido. Antes de regresar al paso 78, el paso 76 permite ejecutar un conjunto de anomalías instantáneas de candidato sobre los datos de ruido reducido para generar datos que predigan los malos funcionamientos de la máquina. Cada mal funcionamiento pronosticado puede ser correlacionado con los datos de reparación utilizando técnicas de correlación estadística bien conocidas por aquellos expertos en la técnica. Como se ilustra en la Figura 4 los datos de reparación pueden incluir códigos de reparación respectivos 64 y además pueden indicar una o más acciones correctivas que serán tomadas una vez que se detecte el mal funcionamiento específico. La indicación, por ejemplo, puede ser para que el operador desacople un freno de mano respectivo activado sin intención, o sugerir el reemplazo de una unidad reemplazable dada, o en situaciones más complejas puede sugerir al operador que lleve la locomotora a un sitio de reparación seleccionado, en donde están disponibles herramientas especializadas necesarias para realizar la reparación. Preferiblemente, antes de generar un código de reparación respectivo para una falla pronosticada, una carga de reparación respectiva debe ser recuperada de una unidad de almacenamiento de datos de carga dirigida 26 (Figura 1) para verificar que la falla pronosticada y la reparación seleccionada satisfacen la carga respectiva asignada a la falla pronosticada o reparación. Se apreciará que los valores iniciales -para los datos 'de carga dirigidos pueden ser obtenidos con base en el conocimiento de los expertos y/o datos empíricos, es decir, los valores de los datos de carga dirigida pueden ser inicialmente asignados. Sin embargo, ya que casos adicionales son utilizados para poblar una unidad de almacenamiento de datos de caso 24 (Figura 1), el sistema puede ser configurado para ajusfar o adaptar automáticamente los valores respectivos de los datos de carga dirigida con base en el conocimiento acumulativo adquirido de tales casos adicionales. Similarmente, tanto los filtros de reducción de ruido como las anomalías instantáneas de candidato pueden ser abocado o modificados con base en el conocimiento acumulativo extraído de los casos adicionales. La Figura 6 ilustra una modalidad ilustrativa, en donde un módulo procesador de anomalía instantánea de candidato 208, el - 19 cual puede ser parte del procesador 12, recibe datos de registro de fallas 100 y datos de parámetros operacionales 52 que pueden ser opcionalmente filtrados o reducidos en ruido a través de filtros de reducción de ruido respectivos 202 y 204, utilizando los filtros de 5 reducción de ruido discutidos en el contexto de la Figura 4. De preferencia, el módulo procesador 206 recibe datos con ruido reducido tanto para los datos de registro de fallas como para los datos de parámetros operacionales. Sin embargo, el módulo procesador 206 no está restringido a operar en datos de ruido 0 reducido, ya que las anomalías instantáneas de candidato también pueden ser directamente ejecutadas sobre datos de registro de fallas no filtrados o de partida y/o datos de parámetros operacionales. La Figura 7 ilustra un diagrama de flujo que presenta pasos adicionales de procesamiento realizados por el módulo procesador 5 206 considerando el paso de ejecución 76 (Figura 5). Por ejemplo, el paso 208 permite combinar las anomalías instantáneas de candidato activadas por los datos de registro de fallas con anomalías instantáneas de candidato activadas por los datos de parámetros operacionales para generar datos que predicen fallas de la máquina. 0 Antes de regresar al paso 212, el paso 210 permite seleccionar por lo menos una reparación para cada falla pronosticada, utilizando una modalidad de reparaciones balanceadas y, como se sugirió anteriormente, combinaciones respectivas de distintos racimos de fallas y/u observaciones de parámetros operacionales. 5 La Figura 8 es un diagrama de flujo de un proceso ilustrativo 150 de la presente invención para seleccionar o extraer datos de reparación a partir de la unidad de almacenamiento de datos de reparación 20, datos de registro de fallas a partir de la unidad de almacenamiento de datos de registro de fallas 22, y datos de parámetros operacionales a partir de la unidad de almacenamiento de datos de parámetros operacionales 29 y generar una pluralidad de casos de diagnóstico, los cuales son almacenados en una unidad de almacenamiento de casos 24. Como se utiliza en la presente, el término "caso" comprende una reparación y una o más fallas distintas o códigos de fallas en combinación con observaciones respectivas de uno o más parámetros operacionales. Con referencia aún a la Figura 8, el proceso 150 comprende, en 152, seleccionar o extraer una reparación de la unidad de almacenamiento de datos de reparación 20 (Figura 1). Dada la identificación de una reparación., la presente invención busca la unidad de almacenamiento de datos de registro de fallas 22 (Figura 1) para seleccionar o extraer, en 154, fallas distintas que ocurren durante un período de tiempo predeterminado antes de la reparación. Similarmente, la unidad de almacenamiento de datos de parámetros operacionales 29 (Figura 1) pueden ser buscados para seleccionar o extraer, en 155, observaciones respectivas de los datos de parámetros operacionales que ocurren durante un período de tiempo predeterminado antes de la reparación. Una vez más, las observaciones pueden incluir observaciones instantáneas, o pueden incluir observaciones substancialmente continuas que podrían permitir detectar tendencias que puedan desarrollarse con el tiempo en los datos de parámetros operacionales y que puedan ser indicativas de fallas en la máquina. El período de tiempo predeterminado puede extenderse de una fecha predetermina antes de la reparación a la fecha de la reparación. Deseablemente, el período de tiempo se extiende desde antes de la reparación, por ejemplo, 14 días, hasta la fecha de la reparación se apreciará que se pueden seleccionar otros períodos de tiempo. El mismo período de tiempo puede ser seleccionado para generar todos los casos. En 156, se determina el número de veces que cada falla distinta ocurre durante él período de tiempo predeterminado. En 157, se determinan los valores respectivos de las observaciones de los parámetros operacionales. ¡Una pluralidad de reparaciones, uno o más racimos de distintas fallas y observaciones respectivas de los parámetros operacionales se generan y se almacenan como un caso en 160. Para cada caso, se genera, en 162, una pluralidad de combinaciones de racimo de fallas respectivas, de reparación, y combinaciones respectivas de racimos de observaciones de los parámetros operacionales. Como se muestra en la Figura 9, un proceso 250 de la presente invención proporciona actualizar la unidad de almacenamiento de datos de carga dirigida 26 para incluir uno o más casos nuevos. Por ejemplo, una vez que se ha generado un caso nuevo, una nueva reparación, datos de registro de fallas y datos de parámetros operacionales de una locomotora con fallas, se recibe en 252. En 254, se genera una pluralidad de distintas combinaciones de racimo de fallas y racimos de observaciones de los parámetros operacionales. El número de veces que cada racimo de falla ocurre para reparaciones relacionadas es actualizado en 256, y el número de veces que cada racimo de falla ocurre para todas las reparaciones es actualizado en 258. Similarmente, los valores respectivos de los racimos de observaciones de los parámetros operacionales que accionaron anomalías instantánea de candidato respectivas para reparaciones relacionadas pueden ser promediados y actualizados en 260, y los valores respectivos de los parámetros operacionales accionaron anomalías instantáneas de candidato respectivas para todas las reparaciones pueden ser promediados y actualizados en 262. Después, la reparación cargada, las distintas combinaciones de racimos de fallas y los valores de carga respectivos par las anomalías instantáneas de candidato se determinan de nuevo en 264. Por ejemplo, aunque la anomalía instantánea de candidato se pueda ver estipulado inicialmente que si la temperatura del agua de motor excede a la temperatura del aceite de motor por TVC y si la temperatura del agua está por arriba de T2°C, entonces la anomalía instantánea de candidato podría declarar una falla en el subsistema de enfriamiento. Sin embargo, de acuerdo con los aspectos adaptativos de la presente invención, en el paso 260, el algoritmo de aprendizaje convenientemente podría permitir volver a determinar los valores respectivos de temperatura requeridos para activar la anomalía instantánea de candidato, en vista del conocimiento acumulado ganado de cada nuevo caso. Además, las anomalías instantáneas de candidato por sí mismas pueden ser modificadas para agregar observaciones de nuevos parámetros o eliminar observaciones de parámetros que ¡nicialmente se creían que eran estadísticamente importantes, pero en vista del conocimiento acumulativo adquirido con cada nuevo caso se probó que son de poco valor para activar una anomalía instantánea de candidato respectiva, es decir, equivalente a una variable de "no importa" en la lógica iboleana. Gomo se sugirió anteriormente, el análisis adicional de ¡los datos (d¡e reparación pueden indicar que Ha temperatura ambiental puede ser otro parámetro que puede ayudar a que la anomalía instantánea de candidato active con más exactitud 'la predicción de fallas del subsistema de enfriamiento. Como se observó anteriormente, el sistema proporciona la predicción de fallas y selección de reparación a partir de -un análisis híbrido de datos de registro de fallas y datos de parámetros operacionales de las fallas de una máquina. Deseablemente, después de la verificación de la reparación(es) para corregir una falla, el caso nuevo puede ser introducido y actualizado en el sistema. A partir de la presente invención se apreciará por aquellos expertos en la técnica que la reparación, combinaciones de racimo de fallas respectivas y observaciones de parámetros operacionales pueden ser generados y almacenados en memoria cuando se generan las cargas para los mismos, o alternativamente, pueden ser almacenados en cualquier unidad de almacenamiento de datos de caso, unidad de almacenamiento de carga dirigida, o una unidad de almacenamiento de datos separada. De esta manera, la presente invención proporciona en un aspecto, un método y un sistema para recolectar automáticamente casos de diagnóstico potencialmente válidos intercalando reparación, datos de registro de fallas, los cuales no están restringidos a ocurrencias secuenciales de fallas o entradas de registro de errores y datos de parámetros operacionales que pueden desarrollar observaciones instantáneas y/u observaciones substancialmente continuas. En un aspecto, los racimos de fallas de diagnóstico estándares y las anomalías instantáneas de candidato adecuadas Utilizando parámetros operacionales y/o datos de fallas pueden ser generados antes de que puedan ser identificados a través de todos los casos y su ocurrencia relativa rastreada. La presente invención además permite el uso de filtros de reducción de ruido que pueden mejorar la exactitud de pronóstico de los algoritmos de diagnóstico utilizados ahí. En otro aspecto, la invención permite volver a ajustar las cargas asignadas a las reparaciones, las anomalías instantáneas de candidato y los filtros de reducción de ruido con base en la extracción del conocimiento que es acumulado a medida que cada nuevo caso es cerrado. Además, cuando inicialmente se fija una unidad de almacenamiento de datos de caso 24, un ingeniero de campo puede revisar cada uno de la pluralidad de casos para determinar si los datos reunidos, ya sea datos de registro de fallas y/o datos de parámetros operacionales, proporcionan una buena indicación de la reparación. Si no es así, uno o más casos pueden ser excluidos o removidos de la unidad de almacenamiento de datos de caso 24. Esta revisión, por parte un ingeniero de campo, podría incrementar la exactitud inicial del sistema para asignar cargas a la reparación, fallas instantáneas de candidato y combinaciones de racimo de fallas. La Figura 10 muestra un diagrama de flujo de una modalidad ilustrativa de un proceso 250 para analizar datos de registro de fallas con el fin de evitar la detección fallida o identificación de datos de registro de fallas que estadística y ¡probabilísticamente son importantes para la predicción temprana y exacta de fallas de la máquina. Después del inicio de las operaciones en el paso 352, el paso 354 permite descargar nuevos datos de registro de fallas de la máquina. El paso 356 permite verificar parámetros de identificación predeterminados de los datos de registro de fallas recientemente descargados con el fin de evitar atribuir no intencionalmente fallas a la locomotora errónea. Los parámetros de identificación ilustrativos pueden incluir número de carretera, hora de descarga, hora del registro de la falla, etc. Por ejemplo, este paso puede permitir verificar que el número de carretera en un registro de fallas previamente descargado en realidad coincida con el número de carretera del registro de fallas de la locomotora actualmente siendo descargado y además puede permitir verificar que la fecha y hora del registro de falla coincida con la fecha y hora actual. El paso 358 permite recuperar datos de registro de fallas anteriores de la máquina. El registro de fallas anterior puede ser obtenido durante una descarga temprana, tal como la última descarga ejecutada antes de la descarga del paso 354. Como se describe con mayor detalle en el contexto de la Figura 11, más adelante, el paso 360 permite comparar los nuevos datos de registro de fallas contra los datos de registro de fallas anteriores. Antes de regresar al paso 364, el paso 362 permite ajustar cualesquiera recomendaciones de reparación para la descarga temprana de los datos de registro de fallas basándose en ¡la comparación de los nuevos datos de registro de fallas y los datos 4e (registro dé fallas anteriores. La Figura íl 1 es un diagrama de flujo que ilustra otros detalles con respecto al piroceso 350 ((Figura 10). Después del paso de inicio 370, el paso 372 permite determinar si han ©curridó nuevas fallas desde la última descarga. Si no se han registrado nuevas fallas desde la última descarga, entonces el paso 374 permite volver a revisar y actualizar la última recomendación de reparación. Si se registraron nuevas fallas en el paso 372, entonces el paso 376 permite determinar si cualquiera de las nuevas fallas son repeticiones de las fallas previamente registradas, por ejemplo, fallas que previamente requirieron de una recomendación. Si existen fallas de repetición, entonces, como se sugirió anteriormente, el paso 374 puede permitir volver a ver y actualizar la última recomendación de reparación. Si no hay fallas de repetición, entonces el paso 380 permite determinar si las fallas recientemente descargadas están relacionadas con fallas previamente registradas. A manera de ejemplo y no de limitación, las fallas relacionadas generalmente afectan ai mismo subsistema de la máquina, tales como fallas de la rejilla de potencia y fallas de frenado dinámico, ambas generalmente relacionadas con el subsistema de frenado dinámico de la locomotora. Si las fallas recientemente descargadas se relacionan con fallas previamente registradas, entonces una vez más, el paso 374 puede permitir volver a ver y actualizar la ultima recomendación de reparación. El paso 382 permite determinar si existen fallas activas. Si existen fallas activas, entonces el paso 384 permite asignar una acción de reparación respectiva. Por ejemplo, la asignación de reparación puede requerir determinar si el ingeniero de la locomotora debe reestablecer las falla, o si la locomotora debe ser verificada primero por uno o más especialistas de reparación. A manera de ejemplo, cualquier falla abierta o no reestablecida mostrará 0.00 en la columna de restaurar. Un grupo de instrucciones externamente derivadas, tales como las que pueden estar contenidas en una base de datos electrónica de análisis de fallas o copiadora puede ser convenientemente verificado para determinar si cualquier falla dada es el tipo de falla que puede dar como resultado el daño de la locomotora si se restaura antes de conducir una investigación detallada como para ocasionar esa falla. Si ninguna falla está activa, entonces el paso 386 permite conducir análisis expertos en la falla. A manera de ejemplo y no de limitación, el análisis de experto puede ser realizado por grupos de expertos quienes preferiblemente tienen un entendimiento razonable de subsistemas respectivos de la locomotora y su interacción con otros subsistemas de la locomotora. Por ejemplo, un grupo puede dirigir códigos de fallas para el subsistema de tracción de la locomotora. Otro equipo puede dirigir fallas para el subsistema de enfriamiento del motor, etc. Como se sugirió anteriormente, cada uno de estos grupos también puede interactuar con los expertos de diagnóstico para asegurar que las fallas recientemente identificadas y/o sus combinaciones respectivas sean completamente compatibles con cualquiera de las técnicas de diagnóstico utilizadas para hacer diagnósticos en una locomotora dada. La Figura 12 es un diagrama de flujo de un proceso ilustrativo 450 para seleccionar o extraer datos de reparación a partir de la unidad de almacenamiento de datos de reparación 20, datos de registro de fallas a partir de la unidad de almacenamiento de datos de registro de fallas 22, y datos de parámetros operacionales a partir de la unidad de almacenamiento de datos de parámetros operacionales 29 y generar una pluralidad de casos de diagnóstico, los cuales están almacenados en una unidad de almacenamiento de casos 24. como se utiliza en la presente, el término "caso" comprende una reparación y una o más fallas distintas o códigos de fallas en combinación con observaciones respectivas de uno o más parámetros operacionales. Con referencia todavía a la Figura 12, el proceso 450 comprende, en 452, seleccionar o extraer una reparación de la unidad de almacenamiento de datos de reparación 20 (Figura 1). Dada la identificación de una reparación, la presente invención busca la unidad de almacenamiento de datos de registro de fallas 22 (Figura 1) para seleccionar o extraer, en 454, distintas fallas que ocurren durante un período de tiempo predeterminado antes de la reparación. Similarmente, la unidad de almacenamiento de datos operacionales 29 (Figura 1) puede ser buscada para seleccionar o extraer, en 455, observaciones respectivas de los datos de parámetros operacionales que ocurren durante un periodo de tiempo predeterminado antes de la reparación. Una vez más, las observaciones pueden incluir observaciones instantáneas, ó pueden incluir observaciones substancialmente continuas que puedan permitir detectar tendencias que puedan desarrollarse con el tiempo en los datos de parámetros operacionales y que pueden ser indicativas de fallas en la máquina. El período de tiempo predeterminado puede extenderse de una fecha predeterminada antes de la reparación hasta la fecha de la reparación. Deseablemente, el periodo de tiempo se extiende desde antes de la reparación, por ejemplo, 14 días, hasta la fecha de la reparación. Se apreciará que se pueden seleccionar otros periodos de tiempo adecuados. El mismo periodo de tiempo puede ser seleccionado para generar todos los casos. En 456, se determina el número de veces que cada falla distinta ocurre durante el período de tiempo predeterminado. En 457, se determinan los valores respectivos de las observaciones de los parámetros operacionales. Una( pluralidad de reparaciones, uno o más racimos de distintas fallas y observaciones respectivas de los parámetros operacionales son generados y almacenados como un caso en 460. Para cada caso en 462 se genera una pluralidad de reparaciones, combinaciones de racimos de fallas respectivas y combinaciones respectivas de racimos de observaciones de los parámetros operacionales. Como se sugirió anteriormente, la presente invención proporciona, en uno de sus aspectos, un proceso y un sistema para desarrollar un equipo de análisis de datos de registro de fallas que permita que los usuarios analicen datos de registro de fallas de una máquina para identificar fallas y/o combinaciones de falla que predicen fallas de la máquina. Se apreciará por aquellos expertos en la técnica que el equipo puede ser presentado en cualquier forma adecuada, electrónica o de otra manera, por ejemplo, un diagrama de flujo, una lista de verificación, un producto de programa de computadora configurado en cualquier medio utilizable en computadora adecuado y que tenga un código legible por computadora en el mismo para ejecutar los pasos de proceso respectivos anteriormente en el contexto de las Figuras 10 y 11, etc. A manera de ejemplo, la salida del equipo de análisis de fallas y/o proceso de la presente invención puede ser utilizado para abrir casos respectivos en la unidad de almacenamiento de datos de casos 24, tal como durante situaciones cuando el sistema 10 puede estar no disponible, por ejemplo, debido a mantenimiento y/o arreglo. De esta manera, en otro aspecto de la presente invención, el equipo de análisis de herramientas de la presente invención puede proporcionar un respaldo para el sistema 10 así como mejorar cualquier análisis de CBR realizado en los datos de registro de fallas por el sistema 10. Aunque las modalidades preferidas de la presente invención han sido mostradas y descritas aquí, será obvio que tales modalidades son provistas solamente a manera de ejemplo. Numerosas variaciones, cambios y situaciones se les ocurrirán a aquellos expertos en la técnica sin apartarse de la invención. Por consiguiente, se pretende que la invención sea limitada solamente por el espíritu y alcance de las reivindicaciones anexas.

Claims

REIVINDICACIONES

1.- Un método para analizar datos de registro de fallas de locomotoras de ferrocarril y otros equipos grandes automotrices de transporte terrestre que se están sometiendo a un diagnóstico, el método comprende: recibir (72) datos de registro de fallas comprendiendo una pluralidad de fallas del equipo; ejecutar (74) un conjunto de filtros de reducción de ruido sobre los datos de registro de fallas recibidos para generar datos de registro de fallas de ruido reducido; y ejecutar (76) un conjunto de anomalías instantáneas de candidato (28) sobre los datos de ruido reducido para generar datos indicativos de fallas del equipo.

2.- El método de acuerdo con la reivindicación 1, que comprende además recibir datos de parámetros operacionales (25) comprendiendo una pluralidad de observaciones instantáneas de parámetros operacionales del equipo, ejecutar un conjunto de filtros de reducción de ruido (27) sobre los datos de parámetros operacionales para generar datos de parámetros operacionales de ruido reducido y ejecutar el conjunto de anomalías instantáneas de candidato (28) sobre los datos de parámetros operacionales de ruido reducido.

3.- El método de acuerdo con la reivindicación 2, que comprende además un paso (208) para considerar cualesquiera anomalías instantáneas de candidato respectivamente accionadas por los datos de registro de fallas de ruido reducido en vista de cualesquiera anomalías instantáneas de candidato respectivamente accionadas por los datos de parámetros de ruido reducidos para mejorar la exactitud de ios datos indicativos de fallas del equipo.

4. - El método de acuerdo con la reivindicación 1, que comprende además seleccionar (210) por lo menos una reparación para cada falla indicada utilizando una pluralidad de reparaciones de carga respectivas, y combinaciones respectivas de distintos racimos de fallas.

5. - El método de acuerdo con la reivindicación 4, que comprende además seleccionar (210) por lo menos una reparación para cada falla indicada utilizando una pluralidad de reparaciones cargadas respectivas, y combinaciones respectivas de distintos racimos de fallas y/o parámetros operacionales.

6. - Un método para analizar datos de registro de fallas y datos de parámetros operacionales de locomotoras de ferrocarril y otros equipos grandes automotrices de transporte terrestre que se están sometiendo a un diagnóstico, el método comprende: recibir datos de registro de fallas (200) comprendiendo una pluralidad de fallas del equipo; recibir datos de parámetros operacionales (25) que comprenden una pluralidad de observaciones instantáneas de parámetros operacionales del equipo; ejecutar (76) un conjunto de anomalías instantáneas de candidato sobre los datos de registro de fallas y sobre los datos de parámetros operacionales; y considerar (208) cualesquiera anomalías instantáneas de candidato (28) respectivamente activadas por los datos de registro de fallas a la luz de cualesquiera anomalías de candidato respectivamente accionadas por los datos de parámetros para generar datos que predicen las fallas del equipo.

7. - El método de acuerdo con la reivindicación 6, en donde antes de ejecutar el conjunto de anomalías instantáneas de candidato, se realiza un paso para ejecutar un conjunto de filtros de reducción de ruido (27) sobre los datos de registro de fallas y los datos de parámetros operacionales.

8. - El método de acuerdo con la reivindicación 6, en donde la consideración de datos comprende comparar los datos de registro de fallas y los datos de parámetros.

9. - El método de acuerdo con la reivindicación 6, en donde la consideración de los datos comprende combinar los datos de registro de fallas y los datos de registro de parámetros.

10. - Un sistema para analizar los datos de registro de fallas y datos de parámetros operacionales de locomotoras de ferrocarril y otros equipos grandes automotrices de transporte terrestre que se están sometiendo a un diagnóstico, el sistema comprende: un módulo para recibir datos de registro de fallas (200) comprendiendo una pluralidad de fallas del equipo; una unidad de memoria (27) configurada para almacenar un conjunto de filtros de reducción de ruido y un conjunto de anomalías instantáneas de candidato; y un procesador (12) respectivamente acoplado al módulo para recibir datos de registro de fallas y a la unidad de memoria, el procesador comprende: un procesador para ejecutar (74 o 202) el conjunto de filtros de reducción de ruido sobre los datos de registro de fallas recibidos para generar datos de registro de fallas de ruido reducido; y un procesador para ejecutar (76) el conjunto de anomalías instantáneas de candidato sobre los datos de ruido reducido para generar datos que predicen fallas del equipo.

11. - El sistema de acuerdo con la reivindicación 10, que comprende además una unidad de memoria que recibe datos de parámetros operacionales (25) comprendiendo una pluralidad de observaciones instantáneas de parámetros operacionales respectivos del equipo; un procesador para ejecutar (204) el conjunto de filtros de reducción de ruido sobre los datos de parámetros operacionales para generar datos de parámetros operacionales de ruido reducido; y un procesador para ejecutar (206) el conjunto de anomalías instantáneas de candidato sobre los datos de parámetros operacionales de ruido reducido.

12. - El sistema de acuerdo con la reivindicación 10, que comprende además un procesador para considerar (208) cualesquiera anomalías instantáneas de candidato respectivamente accionadas por los datos de registro de fallas de ruido reducido a la luz de cualesquiera anomalías instantáneas de candidato respectivamente accionadas por los datos de parámetros de ruido reducido para reducir la exactitud de los datos indicativos de las fallas del equipo.

13.- Un proceso para analizar datos de registro de fallas de locomotoras de ferrocarril y otros equipos grandes automotrices de transporte terrestre para identificar fallas respectivas y/o combinaciones de fallas indicativas de fallas de la máquina, el proceso comprende: a) reunir un conjunto de (354) nuevos datos de registro de falla del equipo; b) recuperar (358) datos de registro de fallas anteriores del equipo mantenidos en memoria, los datos de registro de fallas anteriores habiendo sido reunidos en un momento anterior a los datos reunidos en el paso a); c) considerar (360) los nuevos datos de registro de fallas a la luz de los datos de registro de fallas anteriores; y d) ajusfar (362) cualesquiera recomendaciones de reparación basándose en los datos de registro de fallas anteriores a la luz de las consideraciones de los nuevos datos de registro de fallas.

14.- El proceso de acuerdo con la reivindicación 13, en donde la consideración de los datos comprende determinar (372) ocurrencias respectivas de cualesquiera nuevas fallas desde la última reunión de datos.

15. - El proceso de acuerdo con la reivindicación 13, en donde la consideración de datos comprende determinar (376) ocurrencias respectivas de cualesquiera fallas de repetición.

16. - El proceso de acuerdo con la reivindicación 13, en donde la recomendación de reparación se basa en considerar entradas de reparación respectivas en un archivo de reparaciones externamente derivado, cada falla estando asociada con por lo menos una o más reparaciones.

17. - El proceso de acuerdo con la reivindicación 13, en donde los datos de ¡registro de fallas además comprenden observaciones in tantá eas de parámetros operacionales predeterminados del equipo. 8. - Un sistema para analizar datos de registro de fallas de locomotoras de ferrocarril y otros equipos grandes automotrices de transportes terrestres para identificar fallas respectivas y/o combinaciones de fallas indicativas de fallas del equipo, el sistema comprende: una memoria para reunir y almacenar (354) nuevos datos de registro de fallas del equipo; un procesador para recuperar (358) datos de registro de fallas anteriores del equipo, los datos de registro de fallas anteriores obtenidos durante una reunión anterior de datos con relación a la reunión de nuevos datos de registro de fallas; un proceso para reconsiderar (360) los nuevos datos de registro de fallas a la luz de los datos de registro de fallas anteriores; y un procesador para ajustar (362) cualesquiera recomendaciones para los datos de registro de fallas anteriores con base en la consideración de los nuevos datos de registro de fallas. 19.- El sistema de acuerdo con la reivindicación 18, que comprende además una memoria para un archivo de reparaciones externamente derivado, cada falla activa estando asociada con por lo menos una o más reparaciones.