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龙图腾网获悉北京市地铁运营有限公司申请的专利一种基于物联网的车辆智能分析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：CN120851830B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202510670519.9，技术领域涉及：G06Q10/20；该发明授权一种基于物联网的车辆智能分析系统是由张琪;李熙;宋会平;王雅观;张骄;祁海涛;邓欣爱;常堃;邬春晖;林凯凯;程鑫设计研发完成，并于2025-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于物联网的车辆智能分析系统在说明书摘要公布了：本发明涉及车辆分析技术领域，尤其涉及一种基于物联网的车辆智能分析系统，管理平台与地铁车辆的空调压缩机的检测装置通过物联网组网连接，能耗分析模块，将运行状态数据通过基于嵌入数据因果选择的改进TCN构建的数据特征提取模型生成局部能耗特征序列；能耗预测模块，将局部能耗特征序列通过基于嵌入热力学约束的改进GRU构建的压缩机效率预测模型生成压缩机预测数据；动态调整模块，用以将数据特征提取模型和压缩机效率预测模型的模型参数通过基于Adam构建的反馈模型进行动态调整；将压缩机预测数据输入空调仿真模型生成空调器件仿真参数，根据空调器件仿真参数进行故障分析维护。本发明实现了基于物联网的预测性故障分析维护。

本发明授权一种基于物联网的车辆智能分析系统在权利要求书中公布了：1.一种基于物联网的车辆智能分析系统，其特征在于，管理平台与检测装置通过物联网组网连接，所述检测装置用以采集地铁车辆的空调压缩机的运行状态数据和环境数据，所述管理平台包括： 能耗分析模块，用以将所述运行状态数据通过数据特征提取模型生成局部能耗特征序列，所述数据特征提取模型基于嵌入数据因果选择的改进TCN构建； 能耗预测模块，用以将所述局部能耗特征序列通过压缩机效率预测模型生成压缩机预测数据，所述压缩机效率预测模型基于嵌入热力学约束的改进GRU构建； 动态调整模块，用以将所述数据特征提取模型和压缩机效率预测模型的模型参数通过反馈模型进行动态调整，所述反馈模型基于Adam构建； 仿真模块，用以将所述压缩机预测数据和所述环境数据输入空调仿真模型生成空调器件仿真参数，所述空调仿真模型基于AMESim构建； 故障分析模块，用以根据所述空调器件仿真参数进行地铁车辆空调的故障分析维护； 所述压缩机预测数据包括压缩机的等熵效率预测数据、质量流量预测数据，所述运行状态数据包括吸排气温度、等熵效率、电参数、质量流量、转速和负载率，所述动态调整模块包括梯度计算单元和调整单元； 所述梯度计算单元，用以根据总损失函数分别计算所述数据特征提取模型和压缩机效率预测模型的训练梯度； 所述调整单元，用以将所述训练梯度通过反馈模型对所述数据特征提取模型和压缩机效率预测模型进行动态调整； 所述能耗预测模块包括：等熵效率约束单元，用以根据所述等熵效率、吸排气温度计算等熵效率最大值，将所述等熵效率最大值和等熵效率预测数据通过ReLU激活函数构建等熵效率约束项；能量约束单元，用以根据所述电参数和所述等熵效率预测数据计算电功率，根据所述质量流量预测数据、所述转速和吸排气温度计算机械功率，并根据所述等熵效率、电功率和机械功率构建能量约束项；损失函数单元，用以至少根据所述等熵效率约束项和所述能量约束项构建总损失函数； 其中，所述总损失函数为： ； 或者， ； 式中，表示总损失函数，分别表示第一权重、第二权重和第三权重，分别表示预测数值mse损失项、等熵效率约束项和能量约束项，表示等熵效率最大值，为等熵效率预测数据，RELU表示RELU激活函数，分别表示电功率、机械功率，为质量流量，为质量流量预测数据； 其中，所述电功率和机械功率的计算过程为： ； 式中，分别表示电功率、机械功率，表示电参数，其中U表示线电压，I为压缩机运行电流，为功率因数，为等熵效率预测数据，为质量流量预测数据，分别表示排气比焓、吸气比焓，所述排气比焓和吸气比焓根据吸排气温度、转速通过冷媒物性表确定； 所述等熵效率最大值的计算过程为： ； 式中，表示等熵效率最大值，分别表示吸气温度、排气温度，表示等熵效率。

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