重庆大学余文念获国家专利权
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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利联合多尺度交互图卷积和对比池化的故障诊断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：CN116070131B 。
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：202211606855.X，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权联合多尺度交互图卷积和对比池化的故障诊断方法及系统是由余文念;陈子旭;何志祥;刘月秋;余诗乐;章朝栋;孔程程;陈晓慧设计研发完成，并于2022-12-14向国家知识产权局提交的专利申请。
本联合多尺度交互图卷积和对比池化的故障诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于故障诊断技术领域，提供了一种联合多尺度交互图卷积和对比池化的故障诊断方法及系统。该方法包括，获取滚动轴承的振动信号，采用故障诊断模型，得到故障类型；所述故障诊断模型包括多尺度交互图、图卷积网络和对比学习强化自注意力池化层；所述采用故障诊断模型的过程包括：基于滚动轴承的振动信号，计算节点嵌入向量和邻接矩阵，构建多尺度交互图；基于节点嵌入向量和邻接矩阵，采用图卷积网络的图卷积层提取图数据特征后，经过对比学习强化自注意力池化层，对图数据特征进行图结构粗化和特征降维，粗化的图数据依次经过图卷积网络读出层和全连接层，得到故障类型。本发明提升了图卷积网络应用于旋转机械故障诊断的准确率和鲁棒性。
本发明授权联合多尺度交互图卷积和对比池化的故障诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.联合多尺度交互图卷积和对比池化的故障诊断方法，其特征在于，包括： 获取滚动轴承的振动信号，采用故障诊断模型，得到故障类型； 所述故障诊断模型包括多尺度交互图、图卷积网络和对比学习强化自注意力池化层； 所述采用故障诊断模型的过程包括：基于滚动轴承的振动信号，计算节点嵌入向量和邻接矩阵，构建多尺度交互图；基于节点嵌入向量和邻接矩阵，采用图卷积网络的图卷积层提取图数据特征后，经过对比学习强化自注意力池化层，对图数据特征进行图结构粗化和特征降维，粗化的图数据依次经过图卷积网络读出层和全连接层，得到故障类型。
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