四川大学谢罗峰获国家专利权
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龙图腾网获悉四川大学申请的专利基于邻接注意力机制的GCN流体动压机械密封诊断方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119538084B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411399925.8，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权基于邻接注意力机制的GCN流体动压机械密封诊断方法是由谢罗峰;罗格;李星霖设计研发完成，并于2024-10-09向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于邻接注意力机制的GCN流体动压机械密封诊断方法在说明书摘要公布了：本申请属于机械故障诊断技术领域，涉及基于邻接注意力机制的GCN流体动压机械密封诊断方法；使用快速傅里叶变换提取原始时域信号的频域特征，通过k‑NN算法生成初始图；然后利用邻接注意力机制将初始图中代表节点的信号样本提取出来并重新评估其近邻关系，并生成新的邻接矩阵和邻接权重，获得迭代后的优化图；之后将优化图输入GCN模块进行特征提取；最后将GCN模块输出的可用于分类的特征图直接连接到一个全连接层输出结果，得到故障类型;通过邻接注意力机制重新评估节点的邻近关系，生成新的邻接矩阵和邻接权重，获得优化后的迭代图，使得从已学习的拓扑特征的特征图中进一步学习样本中的局部特征，解决了传统GCN对局部特征的忽视。
本发明授权基于邻接注意力机制的GCN流体动压机械密封诊断方法在权利要求书中公布了：1.基于邻接注意力机制的GCN流体动压机械密封诊断方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：将从多个位移传感器采集的端面膜厚信号划分为若干子样本，并为每个子样本分配对应的标签，接着对每个子样本进行快速傅立叶变换，显示每个子样本的频域特征； 步骤2：视每个子样本为初始图的一个节点，利用K-NN算法为每个节点找到前k个最近的邻域节点，再基于邻接矩阵和邻接权重对初始图中邻接关系进行简化，得到稀疏初始图； 步骤3：采用邻接注意力机制利用稀疏初始图中的样本矩阵，将样本矩阵中代表节点的信号样本提取出并重新评估其邻近关系，生成新的邻接矩阵和邻接权重，获得优化后的迭代图； 步骤4：将迭代图的矩阵输入GCN模块进行特征提取，得到用于分类的特征图； 步骤5：将GCN模块输出的用于分类的特征图与全连接层衔接，使用Softmax进行类别区分，得到故障类型。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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