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龙图腾网恭喜斯凯孚公司申请的专利使用在线机器学习检测和预测机器故障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：CN113811829B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202080035341.6，技术领域涉及：G05B23/02；该发明授权使用在线机器学习检测和预测机器故障是由D.拉维德本卢卢;O.罗辛斯基;A.托尔斯托夫;W.格雷耶布;R.邦达丘克;Y.多夫任科设计研发完成，并于2020-04-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本使用在线机器学习检测和预测机器故障在说明书摘要公布了：本文公开了一种用于预测工业机器故的障的方法和机器监控系统。该系统被构造成接收与诸如大型工业机械的机器相关的传感器数据，并选择机器故障的指示性数据特征。该系统然后将不受监督机器故障检测过程和受监督机器故障预测过程应用于所选择的指示性数据特征。当接收到机器的新传感器数据时，将机器故障检测过程应用于与新传感器数据相关联的选定的至少一个指示性数据特征。这允许所公开的系统确定是否检测到至少一个机器故障指示符，如果是，则标记机器故障。然后，系统用新标记的机器故障指示符更新受监督机器故障预测过程，使得受监督机器故障预测过程被连续更新和改进。

本发明授权使用在线机器学习检测和预测机器故障在权利要求书中公布了：1.一种用于检测和预测工业机器故障的基于在线机器学习的方法，包括: 接收与至少一个工业机器相关的传感器数据； 基于传感器数据的至少一部分生成多个数据特征； 从多个数据特征中选择用于机器故障检测的至少一个指示性数据特征； 将不受监督机器故障检测过程应用于所选择的至少一个指示性数据特征，其中所述不受监督机器故障检测过程被构造为基于所选择的至少一个指示性数据特征来检测机器故障指示符； 接收与所述至少一个工业机器相关的新传感器数据； 通过将不受监督机器故障检测过程应用于与新传感器数据相关联的所选择的至少一个指示性数据特征，确定在新传感器数据中是否检测到至少一个机器故障指示符；和 在确定检测到所述至少一个机器故障指示符时标记所述至少一个机器故障指示符，其中在确定没有检测到机器故障指示符时，所述不受监督机器故障检测过程连续搜索机器故障指示符， 从多个数据特征中选择用于机器故障预测的至少一个指示性数据特征； 将受监督机器故障预测过程应用于所选择的至少一个指示性数据特征，其中所述受监督机器故障预测过程被构造成基于所选择的至少一个指示性数据特征来预测机器故障；和 用标记的至少一个机器故障指示符更新受监督机器故障预测过程，使得受监督机器故障预测过程被连续自动地更新和改进。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人斯凯孚公司，其通讯地址为：瑞典哥德堡；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。