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龙图腾网获悉杭州恒领科技有限公司申请的专利一种基于振动和CAN数据分析的汽车零部件故障监测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：CN120067723B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202510549667.5，技术领域涉及：G06F18/23；该发明授权一种基于振动和CAN数据分析的汽车零部件故障监测方法是由郭丹斐;胡岳;周杰;谢俊杰;黄迎胜设计研发完成，并于2025-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于振动和CAN数据分析的汽车零部件故障监测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及零部件故障监测技术领域，具体公开了一种基于振动和CAN数据分析的汽车零部件故障监测方法，包括以下步骤：基于监测数据生成监测点，对监测点进行聚类得到聚类簇，基于聚类簇获取目标点；获取汽车零部件的剩余寿命，结合目标指标生成训练样本；基于训练样本生成数据集；基于训练集和验证集对寿命预测模型进行训练和验证并获取置信度，基于置信度获取目标模型；基于目标模型获取汽车零部件的剩余寿命，基于所述剩余寿命发送预警信息。本发明提高了车辆的安全性。

本发明授权一种基于振动和CAN数据分析的汽车零部件故障监测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于振动和CAN数据分析的汽车零部件故障监测方法，其特征在于，包括以下步骤： 在预设的时间节点上采集汽车零部件的监测数据，所述监测数据包括振动数据和CAN数据，基于所述监测数据生成监测点，对所述监测点进行聚类，得到聚类簇，在单个所述聚类簇中随机选取m个监测点记为目标点，m为预设数量； 获取所述汽车零部件的剩余寿命，获取所述目标点对应的监测指标，标记为目标指标，生成训练样本，单个所述训练样本中包括所述目标指标和对应的所述剩余寿命； 生成数据集，单个所述数据集中包括全部所述时间节点对应的m个所述训练样本，不同的所述数据集中存在至少一个所述时间节点对应的m个所述训练样本来自不同的所述聚类簇； 将单个所述数据集以预设的比例划分为训练集和验证集，基于机器学习建立寿命预测模型，基于所述训练集对所述寿命预测模型进行训练，基于所述验证集对训练后的所述寿命预测模型进行验证，并确定验证过程中所述寿命预测模型输出的剩余寿命的置信度，将最大置信度对应的所述寿命预测模型标记为目标模型； 基于所述目标模型获取所述汽车零部件的剩余寿命，当所述剩余寿命小于预设的剩余寿命阈值时，发送预警信息进行提示； 获取所述聚类簇的过程还包括： 步骤一：根据密度对编号相同的时间节点对应的监测点进行聚类，得到待定簇，获取所述待定簇的轮廓系数，当轮廓系数小于预设的轮廓系数阈值时，将所述待定簇作为减少簇，将所述减少簇按照对应的轮廓系数的大小进行升序排序，得到第一排序； 步骤二：获取所述第一排序中首位的减少簇D1，获取目标距离最小的增加簇Z1，所述目标距离表示所述减少簇D1的聚类中心与所述增加簇的聚类中心间的距离，获取所述减少簇D1中单个待定点的轮廓系数，记作样本系数，将最小样本系数对应的待定点Y1划分到所述增加簇Z1中； 步骤三：判断新的所述减少簇D1是否为减少簇，若是，则执行步骤二；若否，则从所述第一排序中去除所述减少簇D1，获取新的第一排序，并执行后续步骤。

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