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龍圖騰網獲悉安徽理工大學申請的專利跨模態橋接圖卷積神經網絡的故障診斷方法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：CN119719878B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22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：202411366157.6，技術領域涉及：G06F18/241；該發明授權跨模態橋接圖卷積神經網絡的故障診斷方法是由蘇樹智;董闖;朱彥敏;陳見設計研發完成，并于2024-09-29向國家知識產權局提交的專利申請。

本跨模態橋接圖卷積神經網絡的故障診斷方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種跨模態橋接圖卷積神經網絡的故障診斷方法，具體實現過程為：對于采集到的原始多模態數據，每個樣本表示節點，利用前k個故障節點構造鄰接矩陣；利用圖卷積提取多個模態的專有特征，引入跨模態橋接模塊互補增強不同模態的特征信息；考慮到多個模態下隱藏的共同故障特征，引入動態協同共享機制捕捉相似特征；在上述處理基礎之上，使用多通道融合聚合不同通道信息，然后輸入到Transformer中對融合的特征進行故障分類。實驗結果表明本發明方法是一種有效的故障診斷方法。

本發明授權跨模態橋接圖卷積神經網絡的故障診斷方法在權利要求書中公布了：1.跨模態橋接圖卷積神經網絡的故障診斷方法，包括如下步驟： 1利用跨模態橋接模塊互補增強多模態故障特征，具體包括利用圖卷積操作提取多模態故障的專有特征和利用跨模態橋接機制橋接增強多模態特征； 2引入動態協同共享機制學習多模態隱藏的相似特征，使用此機制動態自適應地調整各個模態間的權重，確保每個模態的獨特特征得到保留，同時又能捕捉到多個模態間的共性特征； 3使用多通道融合Transformer模塊融合多模態信息和故障分類，具體步驟如下： 3a經交叉特征增強圖卷積和多模態關聯圖卷積操作后會產生N+1個多模態通道，其中N為故障的模態總數； 3b對于生成的N+1個通道，使用注意力機制來動態調整各通道的信息權重，計算每個通道的注意力分數，各通道的計算為： 其中：為N個模態數據經過交叉特征增強圖卷積操作得到的結果；Mcom為N個模態數據經過多模態關聯圖卷積操作計算的共同特征結果；α1,…,αN,αcom為N+1個通道各自的注意力分數； 3c利用上述計算各個通道的注意力分數，對每個通道的特征進行加權求和，使用OPfinal來表示最終結果，OPfinal計算為： 3d對融合后的OPfinal輸入到Transformer中進行最終的故障分類。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人安徽理工大學，其通訊地址為：232000 安徽省淮南市泰豐大街168號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。