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龙图腾网获悉江苏海平面数据科技有限公司申请的专利一种基于车联网大数据的柴油发动机机油更换识别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：CN114925766B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202210579483.X，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于车联网大数据的柴油发动机机油更换识别方法是由孙杰;刘杨;肖涛设计研发完成，并于2022-05-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于车联网大数据的柴油发动机机油更换识别方法在说明书摘要公布了：本发明属于大数据处理分析技术及柴油发动机商用车精准保养领域，具体的是一种基于车联网大数据的柴油发动机机油更换识别方法。包括特征提取阶段、模型训练与预测阶段。特征提取阶段具体包括如下步骤：步骤1‑1、数据清洗；步骤1‑2、抽取目标工况数据集；步骤1‑3、特征提取。模型训练与预测阶段包括如下步骤：步骤2‑1、构建监督学习模型；步骤2‑2、模型结果预测；步骤2‑3、模型误差分析；步骤2‑4、融合多工况结果；步骤2‑5、模型结果展示。通过车辆工况数据，构建车辆工况与反映机油粘度的关键特征，准确识别用户更换机油的时间，为后续的精准保养推荐提供基础的数据依据。

本发明授权一种基于车联网大数据的柴油发动机机油更换识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于车联网大数据的柴油发动机机油更换识别方法，其特征在于，包括特征提取阶段、模型训练与预测阶段； 特征提取阶段具体包括如下步骤： 步骤1-1、数据清洗； 步骤1-2、抽取目标工况数据集； 步骤1-3、特征提取； 模型训练与预测阶段包括如下步骤： 步骤2-1、构建监督学习模型； 步骤2-2、模型结果预测； 步骤2-3、模型误差分析； 步骤2-4、融合多工况结果； 步骤2-5、模型结果展示； 所述步骤1-3提取能够反应机油状态的关键变量，并将原始的1Hz数据进行聚合，降低因数据波动产生的偏差；具体的提取步骤如下： 步骤1-3-1、选取机油压力测点为反应机油粘度的关键特征，另外采集发动机转速、冷却液温度、燃油量和进气量作为反映工况的测点； 步骤1-3-2、将1Hz数据按照时间聚合为5s一条的数据，计算发动机转速、冷却液温度、燃油量和进气量的平均值、10分位数值、90分位数值、中位数共4种聚合方式，得到待输入模型的16个特征；对应机油压力选取平均值作为待输入模型的标签； 所述步骤2-1根据发动机所处的转速区间的不同对数据集进行区分，具体的是选取待分析日期前7天的数据作为训练集，以步骤1-3中得到的发动机转速、冷却液温度、燃油量和进气量的平均值、10分位数、90分位数、中位数四种聚合方式计算的16个变量作为特征，以对应时间的平均机油压力作为标签，输入监督学习模型，得到对应790rpm～810rpm转速区间的模型a与对应890rpm～910rpm转速区间的模型b；训练过程中，模型a与模型b的超参数设置一致；所述超参数包括学习率、弱分类器数量、降采样比例、损失函数、叶节点最大深度、L1正则化项、L2正则化项。

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