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龙图腾网获悉中国电建集团四川工程有限公司申请的专利基于深度图卷积生成对抗网络的起重系统故障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：CN120105182B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202510162516.4，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于深度图卷积生成对抗网络的起重系统故障诊断方法是由白玉龙;徐国彬;何小龙;李杨设计研发完成，并于2025-02-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度图卷积生成对抗网络的起重系统故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于深度图卷积生成对抗网络的起重系统故障诊断方法，该方法包括：从复杂工况下的起重系统中采集振动信号，并选择故障数据集作为训练和测试样本；设置并初始化深度图卷积生成对抗网络算法的内部参数；使用训练样本对所述深度图卷积生成对抗网络算法进行微调获得最优参数；对起重系统进行小样本故障诊断；生成故障检测结果，并对所述深度图卷积生成对抗网络算法的诊断效果进行评价，对所述深度图卷积生成对抗网络算法故障诊断进行验证。本发明便于小样本数据的生成和增强，提高了复杂工况下起重系统小样本故障诊断的有效执行。

本发明授权基于深度图卷积生成对抗网络的起重系统故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.基于深度图卷积生成对抗网络的起重系统故障诊断方法，其特征在于,该方法包括： 步骤S1：从复杂工况下的起重系统中采集振动信号，并选择故障数据集作为训练和测试样本； 步骤S2：设置并初始化深度图卷积生成对抗网络算法的内部参数，包括连通性系数α、相互作用系数β、均值µ和方差σ； 步骤S3：使用训练样本对所述深度图卷积生成对抗网络算法进行微调获得最优参数； 步骤S4：然后将测试样本输入训练好的所述深度图卷积生成对抗网络算法中，对起重系统进行小样本故障诊断； 步骤S5：生成故障检测结果，并对所述深度图卷积生成对抗网络算法的诊断效果进行评价； 步骤S6：通过现有故障诊断方法和小样本学习方法，对所述深度图卷积生成对抗网络算法故障诊断进行验证； 所述深度图卷积生成对抗网络算法包括：图结构的重建、建立通道信息交互机制、生成模型的优化、判别模型的优化、利用softmax函数进行故障分类； 所述建立通道信息交互机制，该机制允许从原始和当前分支中检索初始图形信号，用于改善不同分支之间特征的交互，图结构的重建计算得到的H0和，在总层数为L的网络中，第l层的特征交互过程表达式为： 其中，Hl为第l层的特征表示，=1，2，…，L，δ表示激活函数，用于对传递的特征进行非线性转换；P表示图卷积中涉及的邻接矩阵，α为初始残差连通性系数，β为通道信息相互作用系数，Hl-1为第-1层的特征表示，H0为初始特征表示，表示第层的权重矩阵，、、和分别是与Hl、P、H0以及相对应的特征交互数值，更新后的权值矩阵表示为： 其中，和为更新后的权值矩阵，Wl和分别为两个分支中第层的权值矩阵，In为n阶单位矩阵，为随网络层数增加的参数，表达式为： 其中，θ=0.5表示控制增量速率的超参数，通过设计一种线性特征融合方法，线性特征融合方法自适应地将结构信息特征和相似信息特征融合到新的节点表示中，表达式为： 其中，out表示网络的最终输出，f3和f4为两个线性变换，和表示在第L层得到的两个不同的特征表示。

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