发明专利已授权

融合CNN与图注意力网络的旋转设备故障诊断方法

📄 申请号：CN202511099251.4 📄 发布日：2026/08/19

著录项目信息

申请日

2025-08-06

公开号

CN120670828B

公开日

2026-03-24

申请人

湖南师范大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F18_213

IPC 分类号

G06F18_213 , G06F18_2415 , G06F18_25 , G06N3_042 , G06N3_0442 , G06N3_0464 , G06N3_08 , G06N3_045 , G01M13_021 , G01M13_022 , G01M13_025 , G01M13_028 , G01M13_045 , G01R31_34 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

工业设备维护, 预测性维护, 设备健康管理, 旋转机械状态监测, 智能制造

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摘要

本申请提出一种融合CNN与图注意力网络的旋转设备故障诊断方法。多传感器分别捕捉电机、轴承、齿轮箱、联轴器和旋转负载各部位的关键运行信号，通过GRU网络输入至多通道注意力模块后输出特征序列，将特征序列拼接成二维特征矩阵输入至CNN与混合注意力机制模块，得到各部位故障特征；将故障特征按照时间序列分窗并依据重要性动态加权后重组；以不同部位重组特征作为节点、节点间的显著交互关系作为边，构建全局故障诊断图；通过图注意力网络学习各节点间的交互信息并聚合，得到全局故障特征；构造图网络联合优化损失函数，分析并优化模型参数。本模型通过多阶段融合的方式，全面挖掘故障信息，极大提升了故障诊断的准确性。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

基于图注意力DQN强化学习的电机维修决策方法

当前第 / 件

一种高压开关柜组合支架

同领域国内专利 · IPC: (G06F18_213)

G06F18_00 G06F18_10 G06F18_15 G06F18_20 G06F18_21 G06F18_211 G06F18_2111 G06F18_2113 G06F18_2115 G06F18_213 G06F18_2131 G06F18_2132 G06F18_2134 G06F18_2135 G06F18_2136 G06F18_214 G06F18_22 G06F18_23 G06F18_231 G06F18_2321 G06F18_23213 G06F18_2323 G06F18_2337 G06F18_24 G06F18_241 G06F18_2411 G06F18_2413 G06F18_2415 G06F18_243 G06F18_2431 G06F18_2433 G06F18_2451 G06F18_25 G06F18_26 G06F18_27 G06F18_40 覆盖36个领域

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