買(mǎi)專利賣專利找龍圖騰，真高效！ 查專利查商標(biāo)用IPTOP,全免費(fèi)！專利年費(fèi)監(jiān)控用IP管家,真方便！

龍圖騰網(wǎng)獲悉安徽大學(xué)申請(qǐng)的專利基于小波圖卷積的故障診斷方法及系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN116720074B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-22發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202310724289.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/2131；該發(fā)明授權(quán)基于小波圖卷積的故障診斷方法及系統(tǒng)是由盧一相;桂如思;高清維;竺德;孫冬;趙大衛(wèi);彭思遠(yuǎn)設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2023-06-16向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于小波圖卷積的故障診斷方法及系統(tǒng)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N基于小波圖卷積的故障診斷方法及系統(tǒng)，基于小波圖卷積的故障診斷方法包括：基于多貝西小波提取信號(hào)的多尺度的時(shí)頻特征，并獲得多個(gè)尺度的小波分量；針對(duì)每個(gè)尺度的小波分量進(jìn)行時(shí)頻分析，并獲得對(duì)應(yīng)的小波系數(shù)以及時(shí)頻域信息；構(gòu)建結(jié)合相似度注意力機(jī)制的多尺度圖卷積網(wǎng)絡(luò)，并提取多尺度的時(shí)頻圖特征；融合多尺度的時(shí)頻圖特征，并獲得一多尺度融合特征；獲得復(fù)合故障的標(biāo)簽。該基于小波圖卷積的故障診斷方法可以解決不同故障源所產(chǎn)生的故障沖擊之間可能存在復(fù)雜的非線性和強(qiáng)耦合關(guān)系，導(dǎo)致現(xiàn)有的齒輪箱的故障診斷方法故障診斷的準(zhǔn)確性和快速性不高的技術(shù)問(wèn)題。

本發(fā)明授權(quán)基于小波圖卷積的故障診斷方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于小波圖卷積的故障診斷方法，其特征在于，包括： 基于多貝西小波提取信號(hào)的多尺度的時(shí)頻特征，并獲得多個(gè)尺度的小波分量； 針對(duì)每個(gè)尺度的小波分量進(jìn)行時(shí)頻分析，并獲得對(duì)應(yīng)的小波系數(shù)以及時(shí)頻域信息； 構(gòu)建結(jié)合相似度注意力機(jī)制的多尺度圖卷積網(wǎng)絡(luò)，并提取多尺度的時(shí)頻圖特征； 融合多尺度的時(shí)頻圖特征，并獲得一多尺度融合特征； 獲得復(fù)合故障的標(biāo)簽， 其中，所述構(gòu)建結(jié)合相似度注意力機(jī)制的多尺度圖卷積網(wǎng)絡(luò)，并提取多尺度的時(shí)頻圖特征的步驟包括： 利用注意力機(jī)制計(jì)算節(jié)點(diǎn)之間的注意力權(quán)重ai,j，權(quán)重系數(shù)ai,j表達(dá)式為： 其中，ai,j表示計(jì)算得到的i,j節(jié)點(diǎn)間的權(quán)重，節(jié)點(diǎn)k是節(jié)點(diǎn)i的鄰居節(jié)點(diǎn)，N表示節(jié)點(diǎn)i的鄰居節(jié)點(diǎn)集合，W代表待學(xué)習(xí)的權(quán)重矩陣，用于將鄰居節(jié)點(diǎn)的特征進(jìn)行加權(quán)求和，hi，hj，hk分別代表第i，j，k層的映射輸出； 獲得新的第i層映射層輸出，表達(dá)式為： hi＝σ∑j∈Nai,jWhj 其中，hi，hj分別代表第i，j層的映射輸出，ai,j表示計(jì)算得到的i,j節(jié)點(diǎn)間的權(quán)重，W代表待學(xué)習(xí)的權(quán)重矩陣； 采用h個(gè)并行卷積層同時(shí)學(xué)習(xí)輸入信號(hào)的多尺度特征，每個(gè)卷積層的輸出被表示為： 其中，oi表示的是第i層卷積層的輸出，表示卷積操作，β·表示激活函數(shù)操作，對(duì)神經(jīng)元進(jìn)行非線性變換。

如需購(gòu)買(mǎi)、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人安徽大學(xué)，其通訊地址為：230031 安徽省合肥市肥西路3號(hào)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。