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龙图腾网获悉中国人民解放军63963部队申请的专利基于宽近红外光谱分析的特种车辆故障诊断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：CN121364170B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202511938779.6，技术领域涉及：G01N21/359；该发明授权基于宽近红外光谱分析的特种车辆故障诊断方法及系统是由杨洪军;施善达;李思源;聂彬;史辉;吕亮;黄书见;袁磊;周建明设计研发完成，并于2025-12-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于宽近红外光谱分析的特种车辆故障诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及模式识别技术领域，尤其涉及基于宽近红外光谱分析的特种车辆故障诊断方法及系统。基于宽近红外光谱分析的特种车辆故障诊断方法，包括以下步骤：S1：采集油样的紫外‑可见‑近红外宽光谱数据；对宽光谱数据进行数据层融合与光谱预处理，获得最终光谱数据；S2：基于所述最终光谱数据，利用连续投影算法筛选用于油液状态分析的特征波长；S3：基于所述特征波长确定初始特征波长；根据所述初始特征波长确定强化特征波长集合与弱化特征波长集合。本发明融合紫外‑可见‑近红外宽光谱与时序动态特征，通过连续投影算法筛选关键波长，结合聚类与变化点检测，实现油液状态演化模式识别与故障早期精准预警。

本发明授权基于宽近红外光谱分析的特种车辆故障诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于宽近红外光谱分析的特种车辆故障诊断方法，其特征是，包括以下步骤： S1：采集油样的紫外-可见-近红外宽光谱数据；对宽光谱数据进行数据层融合与光谱预处理，获得最终光谱数据； S2：基于所述最终光谱数据，利用连续投影算法筛选用于油液状态分析的特征波长； S3：基于所述特征波长确定初始特征波长，包括：对于特征波长集合中的每一个特征波长，按时间顺序记录每一个特征波长在历次油液检测中对应的吸光度数值，形成每一个特征波长的吸光度时序数据；以所述特征波长集合中最早出现吸光度数值偏离预设吸光度偏离阈值且与预设故障模式最相关的特征波长作为初始特征波长；根据所述初始特征波长确定强化特征波长集合与弱化特征波长集合，包括：若所述初始特征波长的吸光度时序数据与所述特征波长集合中另一特征波长的吸光度时序数据呈现协同增长趋势，则将所述另一特征波长作为所述初始特征波长的强化特征波长，并基于所有满足此条件的特征波长构建所述初始特征波长所对应的强化特征波长集合；所述协同增长趋势是指皮尔逊相关系数值大于预设正向相关性阈值，具体为，计算所述初始特征波长的吸光度时序数据与所述特征波长集合中所有其他特征波长的吸光度时序数据之间的皮尔逊相关系数；若所述初始特征波长的吸光度时序数据与所述特征波长集合中另一特征波长的吸光度时序数据呈现拮抗趋势，则将所述另一特征波长作为所述初始特征波长的弱化特征波长，并基于所有满足此条件的特征波长构建所述初始特征波长所对应的弱化特征波长集合；所述拮抗趋势是指皮尔逊相关系数值小于预设负向相关性阈值，具体为，计算所述初始特征波长的吸光度时序数据与所述特征波长集合中所有其他特征波长的吸光度时序数据之间的皮尔逊相关系数； S4：根据所述强化特征波长集合确定强化周期；根据所述弱化特征波长集合确定弱化周期，并根据所述强化周期与弱化周期获得混合周期； S5：基于所述初始特征波长与混合周期构建油液状态演化模式库并确定油液状态演化模式；基于所述油液状态演化模式确定瞬时变化速率与统计显著拐点，并根据所述瞬时变化速率与统计显著拐点生成特种车辆故障诊断结论。

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