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龙图腾网获悉广西大学申请的专利一种实现排温传感器故障识别和自适应的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：CN119884688B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202411970574.1，技术领域涉及：G06F18/21；该发明授权一种实现排温传感器故障识别和自适应的方法是由梁科;冯炜哲;潘明章;官维;苏悦;蔡宇设计研发完成，并于2024-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种实现排温传感器故障识别和自适应的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种实现排温传感器故障识别和自适应的方法，属于排温传感器故障检测技术领域，解决LS‑SVM模型不能在线学习而增大了整个模型的学习时间的技术问题。方法为：采集发动机的主供油量、进气量、曲轴转速、气缸内部压力以及排气温度；构建发动机线性模型，得到实际的排气温度输出值；构建OSLS‑SVM算法模型，并使用采集的数据进行训练；将实时采集到的数据输入到已经训练好的OSLS‑SVM算法模型中，获取排气温度的预估输出值；当实际的排气温度输出值偏离预估输出值的时候，表示传感器故障，用预估输出值代替故障传感器实际的排气温度输出值进行输出。不需要进行传统的离线参数学习更新过程，即可实现故障诊断和自适应控制快速响应。

本发明授权一种实现排温传感器故障识别和自适应的方法在权利要求书中公布了：1.一种实现排温传感器故障识别和自适应的方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1.数据采集与预处理，采集发动机的主供油量、进气量、曲轴转速、气缸内部压力以及排气温度；将采集完的数据进行清洗，然后采用小波变换减少数据噪声，再将数据进行归一化处理并进行数据的统计分析，得到预处理数据； 步骤2.构建发动机线性模型，根据输入变量和状态变量构建发动机的离散空间状态数学模型，同时加入误差决策系统；离散空间状态数学模型负责将输入变量通过闭环反馈的方式得到实际的排气温度输出值； 步骤3.构建OSLS‑SVM算法模型，根据LS‑SVM非线性回归原理，构建输入‑输出的回归模型，算法模型中采用最小二乘法去寻找最佳的拟合曲线，从而达到预估输出值逼近实际输出值的结果；同时，加入在线学习算法加快整个OSLS‑SVM算法模型的计算效率；根据步骤1得到的预处理数据训练OSLS‑SVM算法模型； 步骤4.实现实时数据的预测，将实时采集到的发动机的主供油量、进气量、曲轴转速、气缸内部压力以及排气温度输入到已经训练好的OSLS‑SVM算法模型中，获取排气温度的预测值； 步骤5.误差决策系统对预测值进行判断，当预测值在设定的阈值范围内时，将预测值作为最终的预估输出值进行输出；否则，继续运行OSLS‑SVM算法模型，直到得到最终的预估输出值进行输出； 步骤6.当实际的排气温度输出值偏离预估输出值的时候，利用反馈输出传感器测量值在闭环反馈系统中的决定性作用，立即将故障传感器隔离，并用相应的预估输出值代替故障传感器的实际输出值进行输出，同时反馈回闭环反馈系统。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人广西大学，其通讯地址为：530000 广西壮族自治区南宁市西乡塘区大学东路100号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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