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龙图腾网获悉华夏云枢(北京)科技有限公司申请的专利一种基于OBD数据的车辆故障诊断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：CN120065998B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202510226312.2，技术领域涉及：G05B23/02；该发明授权一种基于OBD数据的车辆故障诊断方法是由钟原;迟腊生设计研发完成，并于2025-02-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于OBD数据的车辆故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明属于车辆故障诊断技术领域，公开了一种基于OBD数据的车辆故障诊断方法。所述的方法包括如下步骤：云数据中心，构建人工智能模型，并部署至所有OBD系统；OBD系统，使用数据结构转换模型，对实时OBD数据进行数据结构转换；OBD系统，根据车辆故障知识图谱，使用命名实体与实体关系识别模型，对转换后实时OBD数据进行知识映射；OBD系统，根据映射后实时OBD数据，使用车辆故障诊断模型，进行车辆故障诊断；OBD系统，根据实时车辆故障诊断结果，使用故障检修策略生成模型，进行故障检修策略生成。本发明解决了现有技术存在的通用性差、故障诊断准确性差以及智能化程度低的问题。

本发明授权一种基于OBD数据的车辆故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于OBD数据的车辆故障诊断方法，其特征在于：包括如下步骤： 云数据中心，构建数据结构转换模型、车辆故障知识图谱、命名实体与实体关系识别模型、车辆故障诊断模型以及故障检修策略生成模型，并部署至所有OBD系统； 所述的命名实体与实体关系识别模型基于BERT-CRF-SVM算法构建，且命名实体与实体关系识别模型包括依次连接的基于BERT算法构建的语义特征提取模块、基于CRF算法构建的命名实体识别模块以及基于SVM算法构建的实体关系识别模块； 所述的数据结构转换模型基于LSTM-cGAN算法构建，且数据结构转换模型包括依次连接的基于LSTM算法构建的序列特征提取模块和基于cGAN算法构建的数据结构转换模块，所述的数据结构转换模块包括依次连接的生成器和判别器，所述的生成器和判别器均与序列特征提取模块连接； 所述的车辆故障诊断模型基于GAT-Droput-MLP算法构建，且车辆故障诊断模型包括基于GAT-Droput算法构建的图结构特征提取模块和基于MLP算法构建的车辆故障诊断模块； 所述的故障检修策略生成模型基于MOGRPO-FFWA算法构建，且故障检修策略生成模型包括依次连接的基于MOGRPO算法构建的故障检修策略生成模块和基于FFWA算法构建的网络参数优化模块，所述的故障检修策略生成模块包括目标函数集合、经验回放池、策略网络以及智能体，智能体分别与目标函数集合、经验回放池以及策略网络连接，所述的策略网络与网络参数优化模块连接； OBD系统，采集当前车辆的实时OBD数据，并使用数据结构转换模型，对实时OBD数据进行数据结构转换，得到转换后实时OBD数据； OBD系统，根据车辆故障知识图谱，使用命名实体与实体关系识别模型，对转换后实时OBD数据进行知识映射，得到映射后实时OBD数据； OBD系统，根据映射后实时OBD数据，使用车辆故障诊断模型，进行车辆故障诊断，得到实时车辆故障诊断结果，包括如下步骤： OBD系统，将映射后实时OBD数据输入车辆故障诊断模型； 使用车辆故障诊断模型的图结构特征提取模块，提取映射后实时OBD数据的实时图结构特征； 根据实时图结构特征，使用车辆故障诊断模型的车辆故障诊断模块，进行车辆故障诊断，得到实时车辆故障诊断结果； OBD系统，根据实时车辆故障诊断结果，使用故障检修策略生成模型，进行故障检修策略生成，得到实时故障检修策略，包括如下步骤： 对实时车辆故障诊断结果进行解析，得到若干实时车辆故障状态，并根据若干实时车辆故障状态，更新故障检修策略生成模型中故障检修策略生成模块的智能体的状态空间，得到更新的状态空间； 在故障检修策略生成模块的经验回放池中随机抽取若干历史故障检修策略生成经验，并根据若干历史故障检修策略生成经验，生成若干可能故障检修动作； 根据若干可能故障检修动作，更新故障检修策略生成模块的智能体的动作空间，得到更新的动作空间； 在故障检修策略生成模块的目标函数集合中选择实时目标函数，并基于实时目标函数，使用智能体，控制策略网络，生成更新的状态空间中每一实时车辆故障状态所对应的更新的动作空间中所有可能故障检修动作的概率分布； 将更新的动作空间中概率分布最高的可能故障检修动作作为对应的实时车辆故障状态的执行故障检修动作； 整合更新的状态空间中所有实时车辆故障状态的执行故障检修动作，得到实时故障检修策略； 实时故障检修策略包括实时故障隔离决策、实时故障修复决策以及实时报警和通知决策。

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