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龍圖騰網(wǎng)獲悉重慶大學申請的專利一種融合多傳感器網(wǎng)絡(luò)的深度圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的診斷方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN115659132B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-26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?zhí)?專利號為：202211281588.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/00；該發(fā)明授權(quán)一種融合多傳感器網(wǎng)絡(luò)的深度圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的診斷方法是由尹愛軍;龍振東;周俊林設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-10-19向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種融合多傳感器網(wǎng)絡(luò)的深度圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的診斷方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開一種融合多傳感器網(wǎng)絡(luò)的深度圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的診斷方法，包括以下步驟：1在旋轉(zhuǎn)機械上布置多傳感器網(wǎng)絡(luò)，并利用多傳感器網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測旋轉(zhuǎn)機械原始振動數(shù)據(jù)；2對旋轉(zhuǎn)機械原始振動數(shù)據(jù)進行小波包分解和重構(gòu)，得到小波系數(shù)序列；3以小波系數(shù)作為節(jié)點，以傳感器之間的信號關(guān)系作為節(jié)點的邊，構(gòu)建由小波包系數(shù)矩陣定義的帶權(quán)圖；3構(gòu)建GCN模型；4將帶權(quán)圖輸入到GCN模型中，完成旋轉(zhuǎn)機械故障診斷。本發(fā)明利用多傳感器監(jiān)測振動信號，全面對旋轉(zhuǎn)機械系統(tǒng)健康狀態(tài)監(jiān)測，提高設(shè)備故障診斷準確度，減少模型診斷時間，保障設(shè)備運行安全。

本發(fā)明授權(quán)一種融合多傳感器網(wǎng)絡(luò)的深度圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的診斷方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種融合多傳感器網(wǎng)絡(luò)的深度圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的診斷方法，其特征在于，包括以下步驟： 1在旋轉(zhuǎn)機械上布置多傳感器網(wǎng)絡(luò)，并利用多傳感器網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測旋轉(zhuǎn)機械原始振動數(shù)據(jù)； 2對旋轉(zhuǎn)機械原始振動數(shù)據(jù)進行小波包分解和重構(gòu)，得到小波系數(shù)序列； 3以小波系數(shù)作為節(jié)點，構(gòu)建由小波包系數(shù)矩陣定義的帶權(quán)圖； 3構(gòu)建GCN模型； 4將帶權(quán)圖輸入到GCN模型中，完成旋轉(zhuǎn)機械故障診斷； 對旋轉(zhuǎn)機械原始振動數(shù)據(jù)進行小波包分解的公式如下： 式中，φ·和·，·分別表示φ·對應的縮放函數(shù)、小波函數(shù)和內(nèi)積操作；hk、gk表示旋轉(zhuǎn)機械原始振動數(shù)據(jù)小波包分解后的分量；t、k為整數(shù)； 小波系數(shù)序列如下所示： 式中，W0,0表示原離散信號的一段，長度為N，{Wi,j,k＝1,2,…,N2i}表示第i個小波包分解層上第j個頻帶的小波包系數(shù)序列，{Wi+1,2jτ,τ＝1,2,…,N2i+1}表示i+1小波包分解層上2j頻帶的小波包系數(shù)序列；j的取值范圍為[0，2i-1]；N為旋轉(zhuǎn)機械原始振動數(shù)據(jù)的長度； 所述由小波包系數(shù)矩陣定義的帶權(quán)圖記為G＝{V,A,E,F}，V＝{Vi}表示節(jié)點集；A為鄰接矩陣，用于表征邊的連接；E表示邊集；F表示屬性矩陣。

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