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龙图腾网获悉吉林交通职业技术学院;安莱(北京)汽车技术研究院;长春工业大学申请的专利一种汽车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：CN120429759B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202510920653.X，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种汽车故障诊断方法及系统是由李默;阚有波;王一宁;高飞;臧英林;乔伟;孔春花;高增泽;范清强;高雨晴;朱俊设计研发完成，并于2025-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种汽车故障诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种汽车故障诊断方法及系统，涉及故障诊断技术领域，包括基于联邦学习框架，将尾气成分数据和本地环境参数输入预训练的全局基准模型，动态校准λ值与尾气成分阈值，生成环境补偿后的归一化尾气数据；通过卷积层提取尾气时序局部特征，通过Transformer编码器建模OBD‑II数据的长周期依赖关系，输出燃烧故障概率分布及机械故障概率分布，并加密上传至联邦服务器进行全局基准模型更新。本发明通过将尾气成分数据、环境参数与OBD‑II数据相结合，并嵌入燃烧反应动力学方程，能够更精确地反映发动机缸内燃烧状态，从而显著提高了故障诊断的准确性。

本发明授权一种汽车故障诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种汽车故障诊断方法，其特征在于：包括： 实时获取尾气成分数据，并同步采集本地环境参数和OBD-II数据； 基于联邦学习框架，将尾气成分数据和本地环境参数输入预训练的全局基准模型，动态校准λ值与尾气成分阈值，生成环境补偿后的归一化尾气数据，具体步骤如下： 从联邦服务器下载预训练的全局基准模型，使用本地存储的解密密钥解密后加载至内存； 将本地环境参数与尾气成分数据进行标准化，并合并为固定维度的输入张量，输入全局基准模型，执行前向传播计算，输出λ校准系数和阈值缩放因子； 基于λ校准系数和阈值缩放因子，计算空燃比校准系数和动态污染物边界值，并根据本地环境参数对尾气成分数据进行物理补偿，得到归一化尾气数据； 将归一化尾气数据与OBD-II数据输入物理信息神经网络模型； 在物理信息神经网络模型中嵌入燃烧反应动力学方程，通过逆向计算反演发动机缸内燃烧状态参数，具体步骤如下： 筛选CO氧化和NO生成反应式，将缸内温度和压力定义为可训练变量，建立与尾气成分的数学关联； 将反应式转化为物理约束损失函数，计算理论尾气浓度与归一化尾气数据的残差，叠加至神经网络总损失函数中联合优化； 采用伴随方程法将反应式偏导数嵌入反向传播，同步更新神经网络权重与温度和压力参数，进行物理规律引导的逆向计算，输出燃烧状态参数； 将燃烧状态参数与校准后的λ值联合输入联邦CNN-Transformer分类器； 所述λ值是指由全局基准模型根据本地环境参数动态输出的空燃比校准系数； 通过卷积层提取尾气时序局部特征，通过Transformer编码器建模OBD-II数据的长周期依赖关系，输出燃烧故障概率分布及机械故障概率分布，并加密上传至联邦服务器进行全局基准模型更新。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人吉林交通职业技术学院;安莱(北京)汽车技术研究院;长春工业大学，其通讯地址为：130012 吉林省长春市朝阳区新电台街63号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。