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龙图腾网获悉潍柴动力股份有限公司;哈尔滨工程大学申请的专利一种用于喷油器的故障诊断方法、装置和车辆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：CN119982277B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202510079034.2，技术领域涉及：F02M65/00；该发明授权一种用于喷油器的故障诊断方法、装置和车辆是由刘文军;朱桂香;张凤丽;付贵昕设计研发完成，并于2025-01-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于喷油器的故障诊断方法、装置和车辆在说明书摘要公布了：本发明涉及喷油器故障诊断技术领域，尤其涉及一种用于喷油器的故障诊断方法、装置和车辆。该方法包括：获取喷油器的振动数据，得到待识别数据，其中，所述待识别数据为与有标签数据的工况不同的所述振动数据；使用所述待识别数据和所述有标签数据并基于改进的联合分布适应训练待训练故障识别模型，得到训练好的所述故障识别模型；将所述待识别数据输入至所述故障识别模型，得到故障识别结果。通过有标签数据、与有标签数据的工况不同的待识别数据以及改进的联合分布适应对待训练故障识别模型进行训练，能够针对不同工况对待训练故障识别模型进行训练，从而提升故障识别的准确度。

本发明授权一种用于喷油器的故障诊断方法、装置和车辆在权利要求书中公布了：1.一种用于喷油器的故障诊断方法，其特征在于，包括： 获取喷油器的振动数据，得到待识别数据，其中，所述待识别数据为与有标签数据的工况不同的所述振动数据； 使用所述待识别数据和所述有标签数据并基于改进的联合分布适应训练待训练故障识别模型，得到训练好的所述故障识别模型； 将所述待识别数据输入至所述故障识别模型，得到故障识别结果； 所述使用所述待识别数据和所述有标签数据并基于改进的联合分布适应训练待训练故障识别模型，得到训练好的所述故障识别模型，包括： 将所述待识别数据和所述有标签数据输入至所述待训练故障识别模型中的特征提取单元，并基于注意力机制分别获取所述待识别数据和所述有标签数据的特征，得到第一特征和第二特征，其中，所述第一特征为所述待识别数据的特征，所述第二特征为所述有标签数据的特征； 将所述第一特征和所述第二特征输入至故障预测单元，得到第一预测结果和第二预测结果，其中，所述第一预测结果为根据所述第一特征得到的预测结果，所述第二预测结果为根据所述第二特征得到的预测结果； 将所述第一特征、所述第二特征、标签和伪标签输入至域适应单元，并基于所述改进的联合分布适应确定域适应损失，其中，所述标签为所述有标签数据的标签，所述伪标签为所述故障预测单元在前一次对所述第一特征进行预测得到的所述第一预测结果； 根据所述域适应损失和分类损失更新所述待训练模型，得到训练好的所述故障识别模型。

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