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龙图腾网获悉北京中科卓锐科技有限公司申请的专利基于数字孪生的车辆故障演化规律建模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：CN121117516B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202511658059.4，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权基于数字孪生的车辆故障演化规律建模方法及系统是由张鑫;李玉龙;高超设计研发完成，并于2025-11-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于数字孪生的车辆故障演化规律建模方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于车辆故障预测技术领域，公开一种基于数字孪生的车辆故障演化规律建模方法及系统。该方法通过获取车辆运行状态数据映射至数字孪生体虚拟状态空间，结合历史故障记录提取故障特征演化序列，构建状态转移拓扑图，计算实时状态与特征向量组间空间距离以匹配演化路径，并基于相应时间戳信息确定故障演化预测结果，生成预防性维护策略。本发明实现了车辆故障演化规律的精确建模，提升了故障预测准确性和维护效率。

本发明授权基于数字孪生的车辆故障演化规律建模方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于数字孪生的车辆故障演化规律建模方法，其特征在于，包括： 获取车辆运行状态数据，将所述车辆运行状态数据映射至数字孪生体的虚拟状态空间,得到数字孪生体的实时状态表征; 获取历史故障记录，基于所述数字孪生体的实时状态表征与所述历史故障记录,提取故障特征演化序列; 依据所述故障特征演化序列中的相邻时刻状态,确定以状态节点为顶点、以转移概率为边权重的有向拓扑图,并在所述有向拓扑图中标识各状态节点,得到故障演化路径集合; 将所述故障演化路径集合中的各演化路径在特征空间中表示为特征向量组,计算所述数字孪生体的实时状态表征与各特征向量组之间的空间距离，基于所述空间距离匹配当前状态所对应的演化路径； 根据所述演化路径中与当前状态最近邻的状态节点的时间戳信息确定故障演化预测结果，根据所述故障演化预测结果生成针对物理车辆的预防性维护策略； 获取历史故障记录，基于所述数字孪生体的实时状态表征与所述历史故障记录,提取故障特征演化序列，包括： 从所述历史故障记录中提取已发生故障的车辆部件标识与故障发生时刻，根据所述故障发生时刻回溯所述数字孪生体的实时状态表征在故障发生前预设时间窗口内的历史状态序列； 将所述历史状态序列中与所述车辆部件标识关联的状态特征值按时间顺序排列,得到故障前状态特征时序序列; 对所述故障前状态特征时序序列中的各状态特征值进行差分计算,得到相邻时刻状态特征值之间的变化量； 识别所述变化量超过基准变化幅度的时刻作为特征演化关键时刻,提取所述特征演化关键时刻对应的状态特征值与变化量组成特征演化节点,得到所述故障特征演化序列； 依据所述故障特征演化序列中的相邻时刻状态,确定以状态节点为顶点、以转移概率为边权重的有向拓扑图,并在所述有向拓扑图中标识各状态节点,得到故障演化路径集合,包括： 对所述故障特征演化序列中的各特征演化节点进行状态聚类,通过计算特征演化节点之间的特征相似度将特征空间中相似的特征演化节点归并为同一状态节点； 统计从任一状态节点转移至另一状态节点的历史转移次数,依据所述历史转移次数与总转移次数计算状态节点之间的转移概率,得到状态节点集合与转移概率集合; 将所述状态节点集合中的各状态节点作为顶点,将所述转移概率集合中的各转移概率作为从起始状态节点指向目标状态节点的有向边的边权重,建立有向拓扑图； 针对所述有向拓扑图中的各状态节点,依据该状态节点包含的特征演化节点的状态特征值和时间戳信息分别标识该状态节点的故障严重程度等级和时间戳信息; 遍历所述有向拓扑图中从初始状态节点至故障失效状态节点的所有有向路径,基于各有向路径组成故障演化路径,得到所述故障演化路径集合。

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