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龙图腾网获悉洋浦美诺安电子科技有限责任公司申请的专利一种基于VR的车辆维修保养辅助系统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：CN112465160B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202011277112.3，技术领域涉及：G06Q10/20；该发明授权一种基于VR的车辆维修保养辅助系统是由李松设计研发完成，并于2020-04-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于VR的车辆维修保养辅助系统在说明书摘要公布了：一种基于VR的车辆维修保养辅助系统，包括车辆数据获取模块、车辆故障数据库、虚拟故障维修数据库、数据处理模块、车辆故障诊断模块和虚拟现实演示模块。本发明的有益效果：将BP神经网络应用于车辆故障诊断中，采用车辆的故障类型和其对应的车辆运行数据对所述BP神经网络进行训练，从而建立起车辆运行数据和故障类型之间的映射，即可根据获得的车辆运行数据对车辆的故障类型进行实时的诊断；将虚拟现实技术应用到车辆维修中，通过虚拟现实技术复现车辆的维修过程，维修人员通过观看虚拟维修过程演示，能够更加直观地对维修过程进行了解，为车辆维修奠定了基础。

本发明授权一种基于VR的车辆维修保养辅助系统在权利要求书中公布了：1.一种基于VR的车辆维修保养辅助系统，其特征是，包括车辆数据获取模块、车辆故障数据库、虚拟故障维修数据库、数据处理模块、车辆故障诊断模块和虚拟现实演示模块，所述车辆数据获取模块用于获取能够反映车辆状态的车辆运行数据，所述车辆故障数据库中存储有车辆的故障类型和所述故障类型对应的车辆运行数据，所述虚拟故障维修数据库中存储有车辆的故障类型和所述故障类型对应的维修方式，所述数据处理模块用于对车辆数据获取模块和车辆故障数据库中的数据进行归一化处理，所述车辆故障诊断模块采用归一化处理后的车辆故障数据库中的数据训练BP神经网络诊断模型，并将归一化处理后的车辆数据获取模块的车辆运行数据输入到训练好的BP神经网络诊断模型进行车辆故障诊断，BP神经网络诊断模型的输出结果即为车辆的故障类型，所述虚拟现实演示模块用于根据车辆故障诊断模块诊断所得的故障类型调取虚拟故障维修数据库中存储的所述故障类型对应的维修方式，并以虚拟现实技术演示所述维修方式； 其特征是，采用粒子群算法优化车辆故障诊断模块中采用的BP神经网络的权重和阈值，定义粒子群算法的适应度函数的表达式为： 式中，表示样本个数，表示第个样本的第个理想输出值，表示第个样本的第个实际输出值，代表输出节点个数； 在所述粒子群算法中定义三种不同的粒子更新模式，第一种粒子更新模式为： 第二种粒子更新模式为： 第三种粒子更新模式为： 式中，和分别表示粒子在第次迭代更新后的位置和步长，和分别表示粒子在第次迭代更新后的位置和步长，表示粒子在第次迭代更新后采用第一种更新模式进行更新对应的惯性权重因子，表示粒子在第次迭代更新后采用第二种更新模式进行更新对应的惯性权重因子，表示粒子在第次迭代更新后采用第三种更新模式进行更新对应的惯性权重因子，表示产生到之间的随机数，、、、、和分别为学习因子，且、、、、、的值设置为，表示粒子群在第次迭代更新后的全局最优解，表示粒子在第次迭代更新后的个体最优解，表示粒子在第次迭代更新后的局部参考解，且，为判断函数，且，其中，表示粒子在第次迭代更新后的位置，表示粒子在第次迭代更新后对应的适应度函数值，表示粒子在第次迭代更新后对应的适应度函数值，表示粒子在第次迭代更新后的位置和粒子在第次迭代更新后的位置之间的距离，为粒子在第次迭代更新后对应的局部参考半径，且，表示粒子在第次迭代更新后的位置和粒子群中其他粒子的位置之间距离的最小值，且，表示粒子在第次迭代更新后的位置和粒子群中其他粒子的位置之间距离的中值，且，表示粒子在第次迭代更新后的全局参考解，且，表示粒子在第次迭代更新后的个体最优解和全局最优解之间的距离，表示粒子在第次迭代更新后的位置和粒子群中其他粒子的位置之间距离的最大值，且； 定义表示粒子选取第种更新模式进行第次迭代更新的优先级，且的表达式为： 式中，表示粒子从初始化到第次迭代更新后采用第种更新模式进行更新的迭代总次数，表示粒子第次采用第种更新模式进行更新对应的迭代次数，表示粒子在第次迭代更新后对应的适应度函数值，表示粒子在第次迭代更新后对应的适应度函数值，为比较函数，当时，则，当时，则，表示粒子最近一次采用第种更新模式进行更新对应的迭代次数，表示粒子在第次迭代更新后对应的适应度函数值，表示粒子在第次迭代更新后对应的适应度函数值，和分别表示粒子从初始化到第次迭代更新后的最大适应度函数值和最小适应度函数值，为粒子在第次迭代更新后采用第种更新模式进行更新的优先级的修正因子，当时，则，当时，则，当时，则，其中，和为给定的第一适应度函数阈值和第二适应度函数阈值，且，，其中，为粒子群中粒子的总数，为粒子群在第次迭代更新后的平均适应度函数值，为比较函数，当时，则，当时，则； 粒子最终选取具有最大优先级的更新模式进行第次的迭代更新； 其特征是，设表示粒子在第次迭代更新后采用第种更新模式进行更新对应的惯性权重因子，且，的值采用下列方式进行确定： （1）将粒子群中在第次迭代更新后选取第种更新模式进行第次迭代更新的粒子按其适应度值由小到大进行排列组成集合，得到粒子在集合中的排序； （2）给定理想适应度函数值，定义粒子群在第次迭代更新后的种群寻优度检测因子为，则的表达式为： 其中，表示粒子在第次迭代更新后的个体最优解对应的适应度函数值，表示粒子群在第次迭代更新后的最大适应度函数值，表示粒子群在第次迭代更新后的最小适应度函数值； 则的值为： 式中，和为给定的最大惯性权重因子和最小惯性权重因子，为采用第种更新模式进行更新对应的最大惯性权重因子，且，为集合中的粒子数。

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