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龙图腾网获悉大连理工大学申请的专利一种混合动力系统健康管理能力验证评估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：CN119670415B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202411748802.0，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权一种混合动力系统健康管理能力验证评估方法是由徐昌一;陈竞立;吴玉虎;孙阳;谭碧同;孙希明;汪锐;赵颖;王禹舒;史纯坤设计研发完成，并于2024-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种混合动力系统健康管理能力验证评估方法在说明书摘要公布了：一种混合动力系统健康管理能力验证评估方法，属于健康管理系统的验证和系统评价领域。平台能够实时采集来自不同传感器和信息系统的数据，如运行状态、温度、振动等，并即时处理与分析。这种实时性有助于快速识别故障征兆，及时采取预防措施，降低故障发生的风险和维护成本。仿真测试不仅能够降低开发与验证的成本，还可以避免对设备的损害，提升整体测试的安全性。不仅能在系统设计阶段进行验证，还能在生产、运行和维护阶段持续监控设备健康状态，进行故障预测与诊断。通过历史数据与实时数据的结合，平台可以为设备全生命周期管理提供有效支持，延长系统使用寿命并优化运维决策。

本发明授权一种混合动力系统健康管理能力验证评估方法在权利要求书中公布了：1.一种混合动力系统健康管理能力验证评估方法，其特征在于，步骤如下： 步骤1根据具体混合动力系统的需求，明确故障诊断的对象、诊断范围、以及验证目标；对待测混合动力系统进行建模，得到混合动力系统模型，利用混合动力系统模型构建仿真平台或者在环测试平台，确保故障注入的准确性和可控性；混合动力系统模型包括整车动力学模型、电动机控制模型、电动机模型、电池控制模型、电池模型、发电机控制模型、发电机模型、发动机-发电机耦合装置模型、发动机控制器模型、发动机模型、功率耦合装置模型、减速箱模型； 步骤2构建基于数据驱动、模型驱动或混合驱动的无分类器引导扩散模型；对无分类器引导扩散模型参数调整与优化，以适应实际应用环境及系统；使用无分类器引导扩散模型生成故障数据的方法，以解决数据不平衡问题； 所述的无分类器引导扩散模型利用真实故障数据，通过模拟数据生成过程，逐步添加噪声并进行去噪，生成与真实故障数据相似的合成故障数据；将合成故障数据与真实故障数据集成，进一步得到所有故障类型； 无分类器引导扩散模型是在扩散模型的基础上添加多头自注意力机制和跳跃连接，来增强特征提取能力，使得无分类器引导扩散模型能够处理时间步和标签嵌入，以生成混合动力系统故障数据；所述的扩散模型包含编码器、中间特征提取器和解码器；无分类器引导扩散模型考虑了数据不平衡问题，并通过调整关键超参数来优化生成数据的性能； 步骤3将所有故障类型构成故障注入测试集，从故障注入测试集中调用相关故障，注入到仿真平台或在环测试平台中，模拟混合动力系统及其相关设备的故障行为；通过如下方式实现不同故障类型的注入： 方式一、将仿真平台或在环测试平台中部分模型进行短路、断路； 方式二、改变仿真平台或在环测试平台中部分模型中的元件参数； 步骤4将健康管理系统接入仿真平台或在环测试平台，按照步骤3的方式进行故障注入；在故障注入后，进行故障诊断的实时测试，验证健康管理系统能否在故障发生时及时检测、识别并定位故障；记录每次故障注入与故障诊断的详细结果，包括故障类型、注入参数、诊断时延数据；定量测定健康管理系统各种评价指标，形成包含故障注入方法、诊断结果、对比分析、优化建议内容的验证报告，作为最终评估诊断系统性能的依据。

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