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龙图腾网获悉南京朗坤苏畅工业互联网有限公司申请的专利基于图神经网络的工业设备故障预警分析方法及系统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：CN120508966B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202511001537.4，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权基于图神经网络的工业设备故障预警分析方法及系统是由卞志刚;马丁;胡杰英;李勇飞;钱奎省;毛旭初;汪江;闫文静;刘非凡设计研发完成，并于2025-07-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图神经网络的工业设备故障预警分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于图神经网络的工业设备故障预警分析方法及系统，涉及智能故障诊断与设备状态监测技术领域，包括构建时间片段数据张量，形成图神经网络输入结构；基于图神经网络输入结构，执行图神经网络的特征学习与关联分析，得到节点级嵌入表示；基于节点级嵌入表示，计算节点的故障关联性响应分布，评估传播风险并定位设备故障源。本发明解决了传统方法在早期建模阶段无法有效表达空间结构或测点间协同关系的问题，提升了整体建模的空间感知能力，从而为后续特征提取和异常分析奠定数据基础，通过对比嵌入重构值与原始观测值，计算节点级重构误差，实现了故障影响范围评估与溯源定位，为预警响应和检修决策提供量化支撑。

本发明授权基于图神经网络的工业设备故障预警分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于图神经网络的工业设备故障预警分析方法，其特征在于，包括： 构建时间片段数据张量，形成图神经网络输入结构； 基于图神经网络输入结构，执行图神经网络的特征学习与关联分析，得到节点级嵌入表示； 基于节点级嵌入表示，计算节点的故障关联性响应分布，评估传播风险并定位设备故障源； 所述执行图神经网络的特征学习与关联分析包括，提取时间片段数据张量中的节点时间特征，构建节点之间的相关性得分矩阵，基于得分矩阵生成自学习邻接矩阵，并将自学习邻接矩阵与先验邻接矩阵融合后进行归一化处理，利用归一化邻接矩阵与节点时间特征进行图卷积计算，并将图卷积结果输入前馈神经网络，输出节点级嵌入表示； 所述评估传播风险并定位设备故障源包括，计算节点的故障关联性响应分布，依据预设阈值筛选故障源节点，构建初始传播状态向量，利用归一化邻接矩阵进行迭代传播，生成节点的故障关联性响应分布，基于节点的故障关联性响应分布评估传播风险并定位设备故障源。

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