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龙图腾网获悉洛阳职业技术学院申请的专利融合传感器数据的汽车故障检测方法及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：CN120406411B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202510919753.0，技术领域涉及：G05B23/02；该发明授权融合传感器数据的汽车故障检测方法及系统是由王龙龙;胡亚辉;陈化奎;张坤;宋宇设计研发完成，并于2025-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合传感器数据的汽车故障检测方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及故障检测控制技术领域，公开了一种融合传感器数据的汽车故障检测方法及系统。该方法包括：通过汽车系统拓扑映射算法对多系统传感器网络建模，得到传感器拓扑关联矩阵；根据车辆动力学约束方程对传感器拓扑关联矩阵同步处理，得到同步多传感器数据集；将同步多传感器数据集输入故障传播路径感知网络融合，得到车辆系统故障特征向量；基于汽车物理模型约束优化器对故障特征向量检测，得到故障状态识别结果；根据故障传播图谱模型对故障状态识别结果溯源和控制，得到系统调节控制信号。本申请提高了复杂耦合故障的根源识别准确性和控制调节的针对性。

本发明授权融合传感器数据的汽车故障检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种融合传感器数据的汽车故障检测方法，其特征在于，所述方法包括： 通过汽车系统拓扑映射算法对多系统传感器网络进行关联性建模处理，得到传感器拓扑关联矩阵； 根据车辆动力学约束方程对所述传感器拓扑关联矩阵进行自适应时间窗口同步处理，得到同步多传感器数据集； 将所述同步多传感器数据集输入故障传播路径感知网络进行多层级特征融合处理，得到车辆系统故障特征向量，包括：将所述同步多传感器数据集输入故障传播路径感知网络的传感器拓扑卷积层进行基于汽车系统拓扑结构的卷积特征提取处理，得到拓扑感知传感器特征图；通过所述故障传播路径感知网络的故障传播建模层对所述拓扑感知传感器特征图进行时序依赖性故障传播路径预测处理，得到故障传播路径概率矩阵；基于所述故障传播路径感知网络的多系统耦合分析层对所述故障传播路径概率矩阵进行系统间耦合强度计算和故障级联效应建模处理，得到多系统耦合故障特征张量；将所述多系统耦合故障特征张量输入故障传播路径感知网络的自适应特征融合层进行基于故障严重程度的动态特征加权融合处理，得到故障严重度加权特征向量；对所述故障严重度加权特征向量进行车辆物理约束验证和特征有效性筛选处理，得到所述车辆系统故障特征向量； 其中，基于所述故障传播路径感知网络的多系统耦合分析层对所述故障传播路径概率矩阵进行系统间耦合强度计算和故障级联效应建模处理，得到多系统耦合故障特征张量，包括：通过系统间物理耦合度计算模块对所述故障传播路径概率矩阵进行发动机-变速箱、制动-ABS、转向-悬挂系统间耦合强度量化处理，得到系统耦合强度系数矩阵；根据故障级联传播时序模型对所述系统耦合强度系数矩阵进行故障在不同系统间的传播延迟和衰减系数计算处理，得到故障级联传播参数矩阵；基于多系统故障交互影响分析算法对所述故障级联传播参数矩阵进行故障间相互影响和放大效应建模处理，得到故障交互影响特征矩阵；将所述故障交互影响特征矩阵进行三维张量重构和多维度故障特征编码处理，得到初始多系统耦合故障特征张量；对所述初始多系统耦合故障特征张量进行张量分解和特征维度优化处理，得到所述多系统耦合故障特征张量； 基于汽车物理模型约束优化器对所述车辆系统故障特征向量进行异常检测处理，得到故障状态识别结果； 根据故障传播图谱模型对所述故障状态识别结果进行溯源定位和控制指令生成处理，得到系统调节控制信号。

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