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龙图腾网获悉嘉兴和新精冲科技有限公司申请的专利基于机器学习的新能源汽车电驱系统驱动状态监测方法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：CN118228074B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17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：202410261881.6，技术领域涉及：G06F18/2321；该发明授权基于机器学习的新能源汽车电驱系统驱动状态监测方法是由吕宏义;杨世旭设计研发完成，并于2024-03-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的新能源汽车电驱系统驱动状态监测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及新能源汽车异常检测技术领域，具体涉及基于机器学习的新能源汽车电驱系统驱动状态监测方法，该方法首先根据电压温度数据点在邻域分布密集程度以及相对位置，筛选参考聚类中心点；进一步地根据电压温度数据点与参考聚类中心点之间连线上的数据点密度变化，以及连线斜率得到聚类影响权重；通过聚类影响权重影响聚类时的聚类距离，使得异常的电压温度数据点更能分配到异常的电压温度数据聚类簇中，也即得到更加准确的聚类分析结果；从而使得根据数据点密集程度和聚类簇相对离群情况，得到更加准确的聚类异常程度；使得根据聚类异常程度进行新能源汽车电驱系统驱动状态监测的效果更好。

本发明授权基于机器学习的新能源汽车电驱系统驱动状态监测方法在权利要求书中公布了：1.基于机器学习的新能源汽车电驱系统驱动状态监测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取新能源汽车启动后电驱系统的所有电压温度数据点，所述电压温度数据点包括每个采样时刻的电动机电压和电动机温度； 根据各个电压温度数据点的局部稀疏程度以及簇间相隔程度，得到预设聚类簇数量个参考聚类中心点；根据每个电压温度数据点与每个参考聚类中心点之间连线上的数据点密度变化，以及每个电压温度数据点相对于每个参考聚类中心点的连线斜率，得到每个电压温度数据点与每个参考聚类中心点的聚类影响权重；将每个电压温度数据点与其相距最近的电压温度数据点之间的欧氏距离的归一化值，作为每个电压温度数据点的局部稀疏程度；将每个电压温度数据点与所有参考聚类中心点之间的欧氏距离累加值的归一化值，作为簇间相隔程度； 根据所述聚类影响权重以及每个电压温度数据点与每个参考聚类中心点之间的欧氏距离，进行聚类分析，得到至少两个电压温度数据聚类簇；根据每个电压温度数据聚类簇内部的数据点密集程度和电压温度数据聚类簇的相对离群程度，得到每个电压温度数据聚类簇的聚类异常程度； 根据所述聚类异常程度进行新能源汽车电驱系统驱动状态监测。

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嘉兴和新精冲科技有限公司，其通讯地址为：314112 浙江省嘉兴市嘉善县惠民街道天山路1号；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”。