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龍圖騰網獲悉深圳技術大學申請的專利一種汽車故障檢測方法、裝置、設備及存儲介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115683661B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-15發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211395160.1，技術領域涉及：G01M17/007；該發明授權一種汽車故障檢測方法、裝置、設備及存儲介質是由王永輝;陽娣莎;李和言;瞿二虎設計研發完成，并于2022-11-08向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種汽車故障檢測方法、裝置、設備及存儲介質在說明書摘要公布了：本發明涉及汽車故障檢測技術領域，具體是涉及一種汽車故障檢測方法、裝置、設備及存儲介質。本發明首先實時采集被檢測汽車的各個時刻數據，用各個時刻數據中的當前時刻數據組成當前樣本矩陣，然后對當前樣本矩陣應用動態主成分分析算法，得到當前樣本矩陣的增廣矩陣，之后對增廣矩陣應用核主元分析算法，得到核矩陣，再構造出主成分矩陣，最后主成分矩陣和核矩陣的特征向量共同作用，確定出汽車的檢測結果。本發明用于判斷檢測結果的數據來源于被檢測汽車自身，將汽車數據這一客觀數據輸入到由動態主成分分析算法、核主元分析算法構成的數學模型中，根據數據模型輸出的數據，能夠定量的檢測出汽車故障，從而提高了檢測準確性。

本發明授權一種汽車故障檢測方法、裝置、設備及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種汽車故障檢測方法，其特征在于，包括： 對當前樣本矩陣應用動態主成分分析算法，得到所述當前樣本矩陣所對應的增廣矩陣，所述當前樣本矩陣由被檢測汽車的當前時刻數據構成； 對所述增廣矩陣應用核主元分析算法，得到所述增廣矩陣所對應的核矩陣； 依據所述核矩陣的各個特征向量、所述核矩陣的各個特征值、所述核矩陣，得到主成分矩陣； 依據所述主成分矩陣和所述核矩陣的各個特征向量，得到所述被檢測汽車的檢測結果； 所述對當前樣本矩陣應用動態主成分分析算法，得到所述當前樣本矩陣所對應的增廣矩陣，所述當前樣本矩陣由被檢測汽車的當前時刻數據構成，包括： 設定所述動態主成分分析算法的模型階數； 依據所述模型階數，得到矩陣列數； 依據所述模型階數和樣本總數，得到矩陣行數，所述樣本總數為所述當前樣本所在的樣本庫所包含的樣本數； 從所述樣本庫依次選取位于所述當前樣本之前的樣本，直至選取的樣本所對應的數量達到所述矩陣列數，位于所述當前樣本之前的樣本所包括的數據的產生時刻位于所述當前樣本所包括的數據的產生時刻之前，選取的樣本記為第一樣本組； 從所述樣本庫依次選取位于所述當前樣本之前的樣本，直至選取的樣本所對應的數量達到所述矩陣行數，選取的樣本記為第二樣本組； 依據所述第一樣本組和所述第二樣本組，構建增廣矩陣； 所述對所述增廣矩陣應用核主元分析算法，得到所述增廣矩陣所對應的核矩陣，包括： 對所述增廣矩陣的行矩陣進行減法運算，得到中間矩陣； 計算所述中間矩陣的二范數； 依據所述中間矩陣的二范數，構建核矩陣。

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