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龙图腾网获悉重庆大学;重庆长安汽车股份有限公司申请的专利一种基于LightGBM的汽车胎压故障精准定位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：CN115130517B 。

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：202210782304.2，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于LightGBM的汽车胎压故障精准定位方法是由王成良;郝金隆;唐照翔;马沐晨;陈梓龙;李秀华设计研发完成，并于2022-07-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于LightGBM的汽车胎压故障精准定位方法在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机汽车故障检测技术领域，公开了一种基于LightGBM的汽车胎压故障精准定位方法，包括分别采集车端胎压数据与胎压故障情况的数据，对两组数据进行预处理，对预处理的信号数据进行分离、特征融合，得到胎压异常信号特征数据；对车胎压故障利用drools规则算法进行判定，得到故障标签，再基于LightGBM模型，对胎压异常信号特征数据和对应的故障标签训练得到故障异常类型的精确分类模型；将特征数据拆分为训练集与测试集，利用测试集对训练后的精确分类模型进行测试，并设定一个预设阈值，若精确分类模型测试的准确率大于预设阈值，则完成精确分类模型的建立，反之则对训练错误的数据利用drools规则算法进行判定，将测试的准确率提高到大于预设阈值。利用LightGBM对胎压故障精准定位。

本发明授权一种基于LightGBM的汽车胎压故障精准定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于LightGBM的汽车胎压故障精准定位方法，其特征在于：包括如下步骤： 步骤1，分别采集车端胎压数据与胎压故障情况的数据，对两组数据进行预处理，对预处理的信号数据进行分离、特征融合，得到胎压异常信号特征数据；对车胎压故障利用drools规则算法进行判定，得到故障标签； 步骤2，再基于LightGBM模型，对胎压异常信号特征数据和对应的故障标签训练得到故障异常类型的精确分类模型； 步骤3，将特征数据拆分为训练集与测试集，利用测试集对训练后的精确分类模型进行测试，并设定一个预设阈值，若精确分类模型测试的准确率大于预设阈值，则完成精确分类模型的建立，若训练后的精确分类模型测试的准确率小于或等于预设阈值，则对训练错误的数据利用drools规则算法进行判定，将测试的准确率提高到大于预设阈值； 所述胎压异常信号特征数据提取的具体方法为，采集车端各轮胎发生异常的前后一段时间的时间、胎压值、环境温度、高原系数和电源状态反馈的信号，得到原始数据，对原始数据进行清洗、消除重复值和填补空缺值，再对原始数据进行数据类型转换，得到车况数据表；对车胎压故障利用drools规则算法进行判定，得到故障标签；将故障标签与车况数据表进行合并，通过主成分分析法降维，再去除对故障发生影响较小的信号特征，完成特征组合； 所述训练的具体方法为：对得到的车况数据表进行合并，将前后一小时数据压缩为一条数据，为训练提供数据支撑；对数据进行训练集与测试集占比为80％和20％的拆分，提取出分类标签，分类标签分为漏气、胎压低和正常，通过对胎压异常信号特征数据和对应的分类标签训练提高故障预测的准确率和召回率。

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