买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种基于相关性分析的k-means多工况聚类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：CN119810948B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202411881587.1，技术领域涉及：G07C5/08；该发明授权一种基于相关性分析的k-means多工况聚类车辆故障诊断方法是由向建华;朱正道;曹宝生;李柯乐设计研发完成，并于2024-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于相关性分析的k-means多工况聚类车辆故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于相关性分析的k‑means多工况聚类车辆故障诊断方法，包括以下步骤：获取车辆离线工况参数；基于肘部法和平均轮廓系数法获取k‑means聚类的最佳聚类中心数量；对所述车辆离线工况参数进行k‑means聚类分析，获得不同工况所对应的车辆部件信号参数的阈值范围；获取实时车辆部件信号参数，将所述实时车辆部件信号参数与不同工况所对应的车辆部件信号参数的阈值范围进行对比分析，获得车辆故障诊断结果。本发明能够避免目前人工智能算法故障诊断在小样本和变工况下效果不佳的缺点，并且能够对复杂工况环境下的车辆部件状态进行诊断，为复杂工况环境下行驶的车辆故障诊断提供了一种新的方法。

本发明授权一种基于相关性分析的k-means多工况聚类车辆故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于相关性分析的k-means多工况聚类车辆故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取车辆离线工况参数； 基于肘部法和平均轮廓系数法获取k-means聚类的最佳聚类中心数量； 对所述车辆离线工况参数进行k-means聚类分析，获得不同工况所对应的车辆部件信号参数的阈值范围； 获取实时车辆部件信号参数，将所述实时车辆部件信号参数与不同工况所对应的车辆部件信号参数的阈值范围进行对比分析，获得车辆故障诊断结果； 基于肘部法和平均轮廓系数法获取k-means聚类的最佳聚类中心数量的过程包括： 基于肘部法获取k-means聚类的第一最佳聚类中心数量，基于平均轮廓系数法获取k-means聚类的第二最佳聚类中心数量；基于工程实际，对所述第一最佳聚类中心数量和第二最佳聚类中心数量进行对比分析，确定k-means聚类最终的最佳聚类中心数量； 基于肘部法获取k-means聚类的第一最佳聚类中心数量的过程包括： 基于肘部法获取不同聚类中心数量下的组内平方和，并绘制对应的曲线图，基于曲线图中开始呈现直线外观的点，确定第一最佳聚类中心数量。

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北京理工大学，其通讯地址为：100081 北京市海淀区中关村南大街5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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。