发明专利已授权

一种基于残差图注意力网络的电机故障诊断方法

📄 申请号：CN202011537414.X 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2020-12-23

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G01R31_34

IPC 分类号

G01R31_34

技术画像

所属领域

图注意力网络人工智能算法故障诊断电机状态监测电机故障诊断图注意力网络

应用场景

电机故障诊断, 工业设备健康管理, 预测性维护, 旋转机械状态监测, 智能制造

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摘要

一种基于残差图注意力网络的电机故障诊断方法，包括以下步骤：1)数据样本划分；2)故障特征信号提取；3)以故障特征信号的极值点为图网络的节点，定义节点之间相关性的规则，分别融合10个连续的小样本中的电流图网络作为模型输入样本，每个输入样本包括两个电流图网络；4)通过将残差网络ResNet和GAT进行结合，利用ResNet中的恒等映射思想来保证图信息在特征传递时的完整性；5)对于输入样本中的两个电流图网络，通过一层ResGAT和一层GAT提取特征，然后融合这两个特征图，再利用CNN提取特征并实现故障分类。本发明采用的电流数据获取容易且成本较低，ResGAT可以保证图信息的完整性。

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

20220715

✅ 授权

20210611

?? 实质审查的生效：

20210525

📄 公开

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