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龙图腾网获悉深圳富士伟业科技有限公司申请的专利一种用于故障检测的车辆传感器数据收集整理方法和系统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：CN121725533B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202610209398.2，技术领域涉及：G07C5/00；该发明授权一种用于故障检测的车辆传感器数据收集整理方法和系统是由吴良军;练庆岭;奉红贵;曾帅;白云飞;黄卫勇设计研发完成，并于2026-02-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于故障检测的车辆传感器数据收集整理方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于故障检测的车辆传感器数据收集整理方法和系统，具体涉及车辆故障预测与健康管理技术领域，用于解决现有数据收集方法因缺乏实时质量评估与异常溯源能力而制约故障预测准确性与时效性的问题；是通过获取车辆多路传感器数据流及实时运行状态参数，利用预建的车辆健康状态空间模型生成反映数据偏离正常模式的状态关联质量向量，进而对异常数据流进行时频域能量与车辆系统当前模态参数的协同性分析以生成模态协同偏移参数，结合两者对质量异常进行因果分析判断，并依据判定结果动态调整对应传感器数据流的收集策略、预处理方式或传输优先级来实现的，提升了数据收集的智能性与有效性，为精准故障预测提供了高质量数据基础。

本发明授权一种用于故障检测的车辆传感器数据收集整理方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种用于故障检测的车辆传感器数据收集整理方法，其特征在于，包括： S1、获取车辆在运行过程中产生的多路传感器数据流及车辆当前的实时运行状态参数； S2、获取预建立的表征在不同实时运行状态参数下多路传感器数据向量的正常集群分布的车辆健康状态空间模型，包括： 获取车辆历史健康运行数据，车辆历史健康运行数据包含在多种不同实时运行状态参数下采集的历史多路传感器数据向量； 对历史多路传感器数据向量进行特征提取以构建特征空间； 在特征空间中，依据历史多路传感器数据向量所关联的实时运行状态参数对历史多路传感器数据向量进行条件聚类分析，以形成在不同实时运行状态参数下的正常集群分布； 将正常集群分布及其对应的实时运行状态参数进行关联存储，以构建车辆健康状态空间模型； S3、根据实时运行状态参数从车辆健康状态空间模型中确定对应的正常集群分布，并将多路传感器数据向量与正常集群分布进行对比生成状态关联质量向量，包括： 根据当前实时运行状态参数，在车辆健康状态空间模型中匹配与当前实时运行状态参数最接近的工况区间所对应的正常集群分布； 从多路传感器数据流中提取与当前时间戳对齐的当前时间片的多路传感器数据向量； 计算当前时间片的多路传感器数据向量与所匹配的正常集群分布的中心之间的多维距离度量； 依据多维距离度量生成包含各传感器数据流偏离度分量的状态关联质量向量； S4、对状态关联质量向量中指示存在质量异常的传感器数据流，进行其时频域能量分布特征与车辆系统当前模态参数的协同性分析，生成模态协同偏移参数，包括： 从状态关联质量向量中识别出指示存在质量异常的传感器数据流； 对识别出的传感器数据流在质量异常持续的时间窗口内进行时频变换，提取其时频域能量分布特征； 基于车辆在时间窗口内的多路传感器数据流，通过运行模态分析方法辨识车辆系统当前模态参数，车辆系统当前模态参数包括固有频率与阻尼比； 将提取的时频域能量分布特征与辨识出的车辆系统当前模态参数进行相关性计算与频带匹配分析，以生成表征两者协同程度的模态协同偏移参数，包括：在时频域能量分布中定位与车辆系统当前模态参数中的固有频率相对应的频带；计算对应定位频带内的能量集中度；通过将对应能量集中度与预存的正常工况下的参考能量集中度进行比较，计算其相对变化率以生成模态协同偏移参数； S5、结合状态关联质量向量与模态协同偏移参数对存在质量异常的传感器数据流进行因果分析判断，获得关于质量异常来源的判定结果； S6、依据判定结果动态调整对应传感器数据流的收集策略、预处理方式或传输优先级。

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