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龙图腾网获悉苏州利氪科技有限公司;杭州利氪汽车电子有限公司;利氪(浙江)科技有限公司申请的专利一种轮速传感器的类型识别方法及装置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：CN120652124B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202511161238.7，技术领域涉及：G01P21/02；该发明授权一种轮速传感器的类型识别方法及装置是由惠志峰;苏干厅;王锋;方红庆设计研发完成，并于2025-08-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种轮速传感器的类型识别方法及装置在说明书摘要公布了：本申请实施例提供一种轮速传感器的类型识别方法及装置，涉及车辆控制技术领域，包括：接收当前轮速信号，当前轮速信号为新安装的轮速传感器产生的；根据当前轮速信号获取第一特性条目，第一特性条目中包含当前轮速信号的电气特性信息；基于设定分类方法，采用自学习数据库中各第二特性条目及各自的类别标签，对第一特性条目进行分类处理，获得第一特性条目对应的表征新安装的轮速传感器的传感器类型的第一设备类型，类别标签用于表征相应第二特性条目所属传感器的传感器类型，第二特性条目中包含历史轮速信号的电气特性信息。采用上述方法，能够提高确定设备类型的准确性，保证车辆控制的精确度，且提高更换轮速传感器的效率。

本发明授权一种轮速传感器的类型识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种轮速传感器的类型识别方法，其特征在于，所述方法包括： 接收当前轮速信号，所述当前轮速信号为新安装的轮速传感器产生的； 根据所述当前轮速信号获取第一特性条目，所述第一特性条目中包含所述当前轮速信号的电气特性信息； 基于设定分类方法，采用自学习数据库中各第二特性条目，以及所述各第二特性条目各自的类别标签，对所述第一特性条目进行分类处理，获得所述第一特性条目对应的第一设备类型，所述第一设备类型用于表征所述新安装的轮速传感器的传感器类型，所述类别标签用于表征相应第二特性条目所属传感器的传感器类型，所述第二特性条目中包含历史轮速信号的电气特性信息； 在所述自学习数据库中的第二特性条目数量大于第一数量阈值时，计算所述自学习数据库中所述各第二特性条目分别与所述第一特性条目的特性相似度，获得所述各第二特性条目各自对应的特性相似度； 若各特性相似度中最大相似度超过相似度阈值，则根据所述最大相似度对应的第二特性条目的类别标签，获得所述第一特性条目对应的第一设备类型； 若所述各特性相似度中最大相似度未超过所述相似度阈值，则根据电气特性分析法，对所述第一特性条目进行分类分析，获得所述第一特性条目对应的第一设备类型； 在所述自学习数据库中的第二特性条目数量大于第二数量阈值小于等于第一数量阈值时，计算所述自学习数据库中所述各第二特性条目分别与所述第一特性条目的特性相似度，获得所述各第二特性条目各自对应的特性相似度； 若各特性相似度中最大相似度超过相似度阈值，则根据所述最大相似度对应的第二特性条目的类别标签，获得所述第一特性条目对应的第一中间类型； 根据电气特性分析法，对所述第一特性条目进行分类分析，获得所述第一特性条目对应的第二中间类型； 若所述第一中间类型和所述第二中间类型的类型相同，则将所述第一中间类型和所述第二中间类型的设备类型作为所述第一特性条目对应的第一设备类型； 所述自学习数据库中的第二特性条目数量小于等于第二数量阈值时，所述接收当前轮速信号之前，还包括： 接收目前轮速信号，根据所述目前轮速信号获取第三特性条目，所述目前轮速信号是目前轮速传感器产生的； 根据电气特性分析法，对所述第三特性条目进行分类分析，获得所述第三特性条目对应的第三轮速传感器的第三设备类型； 将所述第三特性条目和所述第三特性条目对应的第三设备类型进行关联，并存储至所述自学习数据库； 所述电气特性分析法分析过程如下： 若信号特性条目中最高电流值超过电流阈值，则对所述信号特性条目中的传输协议标识进行循环冗余校验，若校验通过，则确定所述信号特性条目对应的目标轮速传感器为使用数据传输协议的智能式轮速传感器，所述信号特性条目为第一特性条目或第三特性条目，所述目标轮速传感器为新安装的轮速传感器或目前轮速传感器； 若所述信号特性条目中的占空比在预设占空比范围内，且所述信号特性条目中的方波偏离标准方波的偏离百分比大于设定百分比，则确定所述目标轮速传感器为使用脉宽调制的智能式轮速传感器； 若所述信号特性条目中的电压幅值在预设幅值范围内，且所述信号特性条目中的频率在预设频率范围内，则确定所述目标轮速传感器为非智能式轮速传感器； 或基于机器学习分类器对所述信号特性条目进行分类处理，获得所述信号特性条目对应的所述目标轮速传感器的设备类型。

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