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龙图腾网获悉云车智享(北京)科技有限公司申请的专利一种基于机器学习的车辆故障预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：CN119916780B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202510068247.5，技术领域涉及：G05B23/02；该发明授权一种基于机器学习的车辆故障预测方法是由林振华设计研发完成，并于2025-01-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的车辆故障预测方法在说明书摘要公布了：本申请涉及车辆智能运维技术领域，公开了一种基于机器学习的车辆故障预测方法，包括以下步骤：S1、数据采集与预处理，获取车辆运行状态的传感器数据、环境数据以及历史故障记录数据，并对上述数据进行清洗、归一化和时间序列切片；S2、引入物理约束，构建基于车辆动力学的物理模型，生成用于扩展训练数据的虚拟样本，并在模型训练过程中将物理约束嵌入损失函数；S3、构建基于时间序列的深度学习模型。本发明通过虚拟样本生成和多目标优化提升了模型的故障预测精度与物理一致性；引入在线监控与动态调整机制增强了模型的长期适应性；实现了实时性与低计算资源消耗的协同优化，适用于复杂场景下的车辆故障预测。

本发明授权一种基于机器学习的车辆故障预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的车辆故障预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、数据采集与预处理，获取车辆运行状态的传感器数据、环境数据以及历史故障记录数据，并对上述数据进行清洗、归一化和时间序列切片； S2、引入物理约束，构建基于车辆动力学的物理模型，生成用于扩展训练数据的虚拟样本，并在模型训练过程中将物理约束嵌入损失函数，其中，所述物理约束通过以下车辆动力学关系构建：发动机输出力等于空气阻力、地面摩擦力及车辆惯性力的总和，所述空气阻力由车辆速度的平方与空气密度、阻力系数、迎风面积共同决定，所述惯性力由车辆加速度和质量共同决定； S3、构建基于时间序列的深度学习模型，提取传感器数据的时序特征，输出车辆物理状态预测值及车辆故障类别； S4、通过多目标优化的损失函数对所述深度学习模型进行训练，联合优化故障预测精度、物理一致性和模型鲁棒性；其中，所述多目标优化的损失函数包括故障预测损失、物理一致性损失和鲁棒性损失，所述故障预测损失通过真实故障标签与预测的车辆故障类别之间的误差计算，所述物理一致性损失通过所述车辆物理状态预测值与物理模型的偏离程度计算，所述鲁棒性损失通过模拟输入数据扰动后所述深度学习模型输出变化的稳定性计算； S5、验证训练后的所述深度学习模型性能，通过真实场景测试评估模型的故障预测能力和泛化性能。

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