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龙图腾网获悉南京航空航天大学;合肥科大智能机器人技术有限公司申请的专利基于TOPSIS-马尔科夫联合模型的城轨列车状态评价方法及设备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：CN121614800B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202610131969.5，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权基于TOPSIS-马尔科夫联合模型的城轨列车状态评价方法及设备是由李林;于敏;吉爱红;姚国年;汪中原;苏洪明设计研发完成，并于2026-01-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于TOPSIS-马尔科夫联合模型的城轨列车状态评价方法及设备在说明书摘要公布了：本发明的一种基于TOPSIS‑马尔科夫联合模型的城轨列车状态评价方法及设备，包括接入子系统数据的采集与处理，基于TOPSIS综合评价方法评估各子系统状态，基于TOPSIS综合评价方法修正状态转移概率矩阵，子系统实时状态评估，基于马尔科夫模型构建整车状态转移矩阵，获取整车状态评估。本发明旨在效降低城轨列车运维成本，提高设备使用可靠性，延长列车使用寿命，保障列运行安全。

本发明授权基于TOPSIS-马尔科夫联合模型的城轨列车状态评价方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于TOPSIS-马尔科夫联合模型的城轨列车状态评价方法，其特征在于，通过计算机设备执行以下步骤， S1、采集各列车各子系统的实时运行数据、历史故障数据、历史维护数据并进行数据处理；具体包括通过收集现场传感器及图像采集设备获取转向架系统的振动温度几何特征动力学指标、牵引系统的电流特性温度特性绝缘特性效率指标、制动系统的液压特性磨耗指标响应性能温度场、辅助供电系统的输出质量电池健康温度特性效率指标的实时运行数据、历史故障数据、历史维护数据； S2、基于各子系统历史故障数据及维护成本数据提取设备运营成本型及效益型指标数据，结合TOPSIS综合评价得到各子系统离散状态标签及贴近度； 其中，对各子系统的贴近度通过梯形隶属函数计算四个状态的隶属度、、、，归一化后得到概率分布； 设隶属函数阈值为=0.8，=0.5，=0.3，状态概率分布如下： 健康， 良好， 预警， 故障， 归一化概率分布： ； S3、基于S2中TOPSIS综合评价得到各子系统离散状态标签及贴近度，修正各子系统状态转移矩阵，并提取健康指数权重、时间衰减权重、状态标签修正因子，测各子系统的转移状态即未来的健康状态； S4、基于S3所测得的各子系统的转移状态结合马尔科夫链输出整车评估状态；具体为将所述各子系统的转移状态，用积构建整车的转移矩阵，定义转向架系统状态矩阵为，牵引系统的状态转移矩阵为，制动系统的状态转移矩阵为，辅助供电系统为，整车系统的状态转移矩阵积； 定义状态编码的顺序为:转向架、牵引、制动、辅助供电。

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