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申请/专利权人：卡特彼勒公司
摘要：一种机载于机器上的电子控制模块ECM执行降阶模型，该降阶模型被配置成基于由实际传感器测量的传感器数据来生成与机器部件相关联的虚拟传感器数据。ECM还能够执行机器学习模型，该机器学习模型被配置成基于操作状况、机器部件的年限和或降阶模型可能不考虑的其他因素来生成传感器数据和或虚拟传感器数据的偏移数据。基于偏移数据调整的传感器数据和或虚拟传感器数据能够指示机器部件是否已失效或预测在未来时间点失效，和或机器部件的剩余使用寿命。
主权项：1.一种方法，包括：由机载于机器102上的电子控制模块ECM104并从机载于所述机器102上的一个或多个传感器114接收与所述机器102的机器部件112相关联的传感器数据116；通过在所述ECM104上执行的降阶模型106生成对应于所述传感器数据116的虚拟传感器数据120；由在所述ECM104上执行的机器学习模型108基于以下中的一个或多个来生成偏移数据124：所述传感器数据116，所述机器部件112的年限，或所述机器102的操作状况，其中，所述偏移数据124指示对所述传感器数据116或所述虚拟传感器数据120中的至少一个的调整；以及由在所述ECM104上执行的状况监视器110通过以下步骤生成与所述机器部件112相关联的故障数据134：基于所述偏移数据124调整所述传感器数据116或所述虚拟传感器数据120中的至少一个；以及将所述传感器数据116或所述虚拟传感器数据120中的所述至少一个与和所述机器部件112相关联的故障状况的故障状况阈值130进行比较，其中，所述故障数据134指示以下中的至少一个：所述机器部件112已经发生故障的指示，或者所述机器部件112的预测的剩余使用寿命。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 卡特彼勒公司 机载机器部件故障检测
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