南京航空航天大学吴红兰获国家专利权
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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种基于节点敏感性图网络的高噪声环境下飞机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：CN119536225B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202411700240.2，技术领域涉及：G05B23/02；该发明授权一种基于节点敏感性图网络的高噪声环境下飞机系统故障诊断方法是由吴红兰;张海燕;刘豪;石留宾设计研发完成，并于2024-11-26向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于节点敏感性图网络的高噪声环境下飞机系统故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于节点敏感性图网络的高噪声环境下飞机系统故障诊断方法，包括：将采集的飞机系统故障数据通过快速傅里叶变换映射到频域，并将其划分为训练集和测试集；基于各节点间敏感性自适应地构建初始化邻接矩阵；通过可学习的多项式进行节点信息更新，形成一个完整的图卷积层；将节点信息作为输入再次通过图卷积层，得到数据特征；进行迭代训练，并动态调整损失权重；通过对各参数权重可视化对所提方法可解释性进行说明；将添加不同噪声水平的测试集数据输入训练好的图网络中，输出故障诊断结果。本发明能够有效处理高噪声环境下的飞机系统早期故障信号，实现鲁棒性和高准确率的故障诊断，进而为飞机系统安全稳定运行提供保障。
本发明授权一种基于节点敏感性图网络的高噪声环境下飞机系统故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于节点敏感性图网络的高噪声环境下飞机系统故障诊断方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤A：将采集的飞机系统故障数据通过快速傅里叶变换映射到频域，并将其划分为训练集和测试集； 步骤B：在步骤A划分的训练集数据下，基于各节点间敏感性自适应地构建初始化邻接矩阵； 步骤C：基于步骤B建立的邻接矩阵和原始数据，通过可学习的多项式进行节点信息更新，形成一个完整的图卷积层； 步骤D：将步骤C所得的节点信息作为输入再次通过图卷积层，通过编码层和解码层的循环，得到数据特征； 步骤E：基于步骤D得到的数据特征，通过余弦相似度损失函数进行迭代训练，并基于其收敛速度动态调整损失权重； 步骤F：基于步骤E得到训练好的图网络参数，通过对各参数权重可视化对所提方法可解释性进行说明； 步骤G：在步骤F的可解释性说明下，将添加不同噪声水平的测试集数据输入训练好的图网络中，输出故障诊断结果。
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