一种基于机器学习的车辆故障预测方法

本申请涉及车辆智能运维技术领域，公开了一种基于机器学习的车辆故障预测方法，包括以下步骤：S1、数据采集与预处理，获取车辆运行状态的传感器数据、环境数据以及历史故障记录数据，并对上述数据进行清洗、归一化和时间序列切片；S2、引入物理约束，构建基于车辆动力学的物理模型，生成用于扩展训练数据的虚拟样本，并在模型训练过程中将物理约束嵌入损失函数；S3、构建基于时间序列的深度学习模型。本发明通过虚拟样本生成和多目标优化提升了模型的故障预测精度与物理一致性；引入在线监控与动态调整机制增强了模型的长期适应性；实现了实时性与低计算资源消耗的协同优化，适用于复杂场景下的车辆故障预测。