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龙图腾网获悉深圳技术大学申请的专利一种汽车故障检测方法、装置、设备及存储介质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：CN115683661B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202211395160.1，技术领域涉及：G01M17/007；该发明授权一种汽车故障检测方法、装置、设备及存储介质是由王永辉;阳娣莎;李和言;瞿二虎设计研发完成，并于2022-11-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种汽车故障检测方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及汽车故障检测技术领域，具体是涉及一种汽车故障检测方法、装置、设备及存储介质。本发明首先实时采集被检测汽车的各个时刻数据，用各个时刻数据中的当前时刻数据组成当前样本矩阵，然后对当前样本矩阵应用动态主成分分析算法，得到当前样本矩阵的增广矩阵，之后对增广矩阵应用核主元分析算法，得到核矩阵，再构造出主成分矩阵，最后主成分矩阵和核矩阵的特征向量共同作用，确定出汽车的检测结果。本发明用于判断检测结果的数据来源于被检测汽车自身，将汽车数据这一客观数据输入到由动态主成分分析算法、核主元分析算法构成的数学模型中，根据数据模型输出的数据，能够定量的检测出汽车故障，从而提高了检测准确性。

本发明授权一种汽车故障检测方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种汽车故障检测方法，其特征在于，包括： 对当前样本矩阵应用动态主成分分析算法，得到所述当前样本矩阵所对应的增广矩阵，所述当前样本矩阵由被检测汽车的当前时刻数据构成； 对所述增广矩阵应用核主元分析算法，得到所述增广矩阵所对应的核矩阵； 依据所述核矩阵的各个特征向量、所述核矩阵的各个特征值、所述核矩阵，得到主成分矩阵； 依据所述主成分矩阵和所述核矩阵的各个特征向量，得到所述被检测汽车的检测结果； 所述对当前样本矩阵应用动态主成分分析算法，得到所述当前样本矩阵所对应的增广矩阵，所述当前样本矩阵由被检测汽车的当前时刻数据构成，包括： 设定所述动态主成分分析算法的模型阶数； 依据所述模型阶数，得到矩阵列数； 依据所述模型阶数和样本总数，得到矩阵行数，所述样本总数为所述当前样本所在的样本库所包含的样本数； 从所述样本库依次选取位于所述当前样本之前的样本，直至选取的样本所对应的数量达到所述矩阵列数，位于所述当前样本之前的样本所包括的数据的产生时刻位于所述当前样本所包括的数据的产生时刻之前，选取的样本记为第一样本组； 从所述样本库依次选取位于所述当前样本之前的样本，直至选取的样本所对应的数量达到所述矩阵行数，选取的样本记为第二样本组； 依据所述第一样本组和所述第二样本组，构建增广矩阵； 所述对所述增广矩阵应用核主元分析算法，得到所述增广矩阵所对应的核矩阵，包括： 对所述增广矩阵的行矩阵进行减法运算，得到中间矩阵； 计算所述中间矩阵的二范数； 依据所述中间矩阵的二范数，构建核矩阵。

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