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龙图腾网恭喜现代自动车株式会社;起亚自动车株式会社申请的专利发动机状态的诊断方法及其诊断建模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：CN112082639B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-07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：201911141810.8，技术领域涉及：G07C5/08；该发明授权发动机状态的诊断方法及其诊断建模方法是由郑仁秀;韩敏浩;李昇炫;李东喆;卢泳周设计研发完成，并于2019-11-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本发动机状态的诊断方法及其诊断建模方法在说明书摘要公布了：本公开涉及发动机状态的诊断方法及其诊断建模方法。一种诊断发动机状态的方法，可以包括：测量发动机的振动，其中，发动机的组装在发动机生产的自动化下线EOL工艺中完成；以及使用初级深度学习分类模型初步诊断在EOL工艺期间的发动机的振动，其中基于关于在发动机上的三个或以上的位置处测量的多个振动信号的大数据根据通过使用多种算法学习获得的特征对发动机的振动信号进行分类，其中，通过对发动机的振动进行初步诊断而将EOL工艺中的发动机的组装状态分类为正常状态或异常状态。

本发明授权发动机状态的诊断方法及其诊断建模方法在权利要求书中公布了：1.一种诊断发动机状态的方法，包括：测量发动机的振动，其中，所述发动机的组装在发动机生产的自动化下线工艺中完成；以及使用初级深度学习分类模型初步诊断在所述下线工艺期间的所述发动机的振动，在所述初级深度学习分类模型中，基于关于在所述发动机上的三个或以上的位置处测量的多个振动信号的大数据根据通过使用多种算法学习获得的特征对所述发动机的振动信号进行分类，其中，通过对所述发动机的振动进行初步诊断而将所述下线工艺中的发动机的组装状态分类为正常状态或异常状态，其中，通过使用基于递归神经网络的分类算法、卷积神经网络+注意机制算法以及DenseNet算法依次学习所述多个振动信号来构建所述初级深度学习分类模型，所述方法还包括：当所述下线工艺中的发动机在所述初步诊断中被分类为异常时，使用二级深度学习诊断模型对所述下线工艺中的发动机的振动进行二次诊断，在所述二级深度学习诊断模型中，基于关于所述多个振动信号的大数据根据每个异常情况确定诊断参考设置值，其中，通过经由二级深度学习诊断模型得出异常情况中的相应异常情况来二次诊断所述下线工艺中的发动机的振动。

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现代自动车株式会社;起亚自动车株式会社，其通讯地址为：韩国首尔；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”。