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龍圖騰網獲悉洋浦美諾安電子科技有限責任公司申請的專利一種基于VR的車輛維修保養輔助系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN112465160B8 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202011277112.3，技術領域涉及：G06Q10/20；該發明授權一種基于VR的車輛維修保養輔助系統是由李松設計研發完成，并于2020-04-14向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于VR的車輛維修保養輔助系統在說明書摘要公布了：一種基于VR的車輛維修保養輔助系統，包括車輛數據獲取模塊、車輛故障數據庫、虛擬故障維修數據庫、數據處理模塊、車輛故障診斷模塊和虛擬現實演示模塊。本發明的有益效果：將BP神經網絡應用于車輛故障診斷中，采用車輛的故障類型和其對應的車輛運行數據對所述BP神經網絡進行訓練，從而建立起車輛運行數據和故障類型之間的映射，即可根據獲得的車輛運行數據對車輛的故障類型進行實時的診斷；將虛擬現實技術應用到車輛維修中，通過虛擬現實技術復現車輛的維修過程，維修人員通過觀看虛擬維修過程演示，能夠更加直觀地對維修過程進行了解，為車輛維修奠定了基礎。

本發明授權一種基于VR的車輛維修保養輔助系統在權利要求書中公布了：1.一種基于VR的車輛維修保養輔助系統，其特征是，包括車輛數據獲取模塊、車輛故障數據庫、虛擬故障維修數據庫、數據處理模塊、車輛故障診斷模塊和虛擬現實演示模塊，所述車輛數據獲取模塊用于獲取能夠反映車輛狀態的車輛運行數據，所述車輛故障數據庫中存儲有車輛的故障類型和所述故障類型對應的車輛運行數據，所述虛擬故障維修數據庫中存儲有車輛的故障類型和所述故障類型對應的維修方式，所述數據處理模塊用于對車輛數據獲取模塊和車輛故障數據庫中的數據進行歸一化處理，所述車輛故障診斷模塊采用歸一化處理后的車輛故障數據庫中的數據訓練BP神經網絡診斷模型，并將歸一化處理后的車輛數據獲取模塊的車輛運行數據輸入到訓練好的BP神經網絡診斷模型進行車輛故障診斷，BP神經網絡診斷模型的輸出結果即為車輛的故障類型，所述虛擬現實演示模塊用于根據車輛故障診斷模塊診斷所得的故障類型調取虛擬故障維修數據庫中存儲的所述故障類型對應的維修方式，并以虛擬現實技術演示所述維修方式； 其特征是，采用粒子群算法優化車輛故障診斷模塊中采用的BP神經網絡的權重和閾值，定義粒子群算法的適應度函數的表達式為： 式中，表示樣本個數，表示第個樣本的第個理想輸出值，表示第個樣本的第個實際輸出值，代表輸出節點個數； 在所述粒子群算法中定義三種不同的粒子更新模式，第一種粒子更新模式為： 第二種粒子更新模式為： 第三種粒子更新模式為： 式中，和分別表示粒子在第次迭代更新后的位置和步長，和分別表示粒子在第次迭代更新后的位置和步長，表示粒子在第次迭代更新后采用第一種更新模式進行更新對應的慣性權重因子，表示粒子在第次迭代更新后采用第二種更新模式進行更新對應的慣性權重因子，表示粒子在第次迭代更新后采用第三種更新模式進行更新對應的慣性權重因子，表示產生到之間的隨機數，、、、、和分別為學習因子，且、、、、、的值設置為，表示粒子群在第次迭代更新后的全局最優解，表示粒子在第次迭代更新后的個體最優解，表示粒子在第次迭代更新后的局部參考解，且，為判斷函數，且，其中，表示粒子在第次迭代更新后的位置，表示粒子在第次迭代更新后對應的適應度函數值，表示粒子在第次迭代更新后對應的適應度函數值，表示粒子在第次迭代更新后的位置和粒子在第次迭代更新后的位置之間的距離，為粒子在第次迭代更新后對應的局部參考半徑，且，表示粒子在第次迭代更新后的位置和粒子群中其他粒子的位置之間距離的最小值，且，表示粒子在第次迭代更新后的位置和粒子群中其他粒子的位置之間距離的中值，且，表示粒子在第次迭代更新后的全局參考解，且，表示粒子在第次迭代更新后的個體最優解和全局最優解之間的距離，表示粒子在第次迭代更新后的位置和粒子群中其他粒子的位置之間距離的最大值，且； 定義表示粒子選取第種更新模式進行第次迭代更新的優先級，且的表達式為： 式中，表示粒子從初始化到第次迭代更新后采用第種更新模式進行更新的迭代總次數，表示粒子第次采用第種更新模式進行更新對應的迭代次數，表示粒子在第次迭代更新后對應的適應度函數值，表示粒子在第次迭代更新后對應的適應度函數值，為比較函數，當時，則，當時，則，表示粒子最近一次采用第種更新模式進行更新對應的迭代次數，表示粒子在第次迭代更新后對應的適應度函數值，表示粒子在第次迭代更新后對應的適應度函數值，和分別表示粒子從初始化到第次迭代更新后的最大適應度函數值和最小適應度函數值，為粒子在第次迭代更新后采用第種更新模式進行更新的優先級的修正因子，當時，則，當時，則，當時，則，其中，和為給定的第一適應度函數閾值和第二適應度函數閾值，且，，其中，為粒子群中粒子的總數，為粒子群在第次迭代更新后的平均適應度函數值，為比較函數，當時，則，當時，則； 粒子最終選取具有最大優先級的更新模式進行第次的迭代更新； 其特征是，設表示粒子在第次迭代更新后采用第種更新模式進行更新對應的慣性權重因子，且，的值采用下列方式進行確定： （1）將粒子群中在第次迭代更新后選取第種更新模式進行第次迭代更新的粒子按其適應度值由小到大進行排列組成集合，得到粒子在集合中的排序； （2）給定理想適應度函數值，定義粒子群在第次迭代更新后的種群尋優度檢測因子為，則的表達式為： 其中，表示粒子在第次迭代更新后的個體最優解對應的適應度函數值，表示粒子群在第次迭代更新后的最大適應度函數值，表示粒子群在第次迭代更新后的最小適應度函數值； 則的值為： 式中，和為給定的最大慣性權重因子和最小慣性權重因子，為采用第種更新模式進行更新對應的最大慣性權重因子，且，為集合中的粒子數。

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