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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利一种图神经网络故障诊断方法、装置和存储介质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：CN116502175B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202310254802.4，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种图神经网络故障诊断方法、装置和存储介质是由吴百礼;李巍华;赵荣超;陈祝云;贺毅设计研发完成，并于2023-03-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种图神经网络故障诊断方法、装置和存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种图神经网络故障诊断方法、装置和存储介质，其中方法包括：采集旋转机械在不同实验工况下的振动加速度信号，根据振动加速度信号获取样本，并对样本进行标注，获得样本数据集；构建用于识别不同工况故障的多尺度时空信息融合驱动的图神经网络；根据样本数据集对图神经网络进行训练优化；在测试阶段，将不同工况的测试样本输入训练后的图神经网络，输出样本故障的概率分布，获取概率最大的故障为预测样本标签。本发明从多维时序信息特征提取出发，构造单分支下不同尺度大小的卷积核分别对原始振动信号进行不同尺度特征提取，有效克服了现有单尺度结构特征提取不足以及多分支结构计算量大的问题，可广泛应用于机械设备故障诊断领域。

本发明授权一种图神经网络故障诊断方法、装置和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种图神经网络故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集旋转机械在不同实验工况下的振动加速度信号，根据振动加速度信号获取样本，并对样本进行标注，获得样本数据集； 构建用于识别不同工况故障的多尺度时空信息融合驱动的图神经网络； 根据样本数据集对图神经网络进行训练优化； 在测试阶段，将不同工况的测试样本输入训练后的图神经网络，输出样本故障的概率分布，获取概率最大的故障为预测样本标签； 其中，图神经网络包括多尺度特征提取模块、通道注意力模块、图数据构建模块、图卷积模块以及标签分类模块； 所述多尺度特征提取模块用于对输入信号提取不同尺度的信息； 所述通道注意力模块用于对不同通道的多尺度信息进行建模，在卷积层中加入通道注意力机制，以使网络有选择地增强信息量大的特征，使得后续的处理充分利用这些特征，并对无用的特征进行抑制； 所述图数据构建模块用于引入样本之间的空间信息， 所述图卷积模块用于对空间信息进行建模，提取出融合时空信息的高维特征， 所述标签分类模块用于输出已知类别故障的类别概率； 所述多尺度特征提取模块包含多个特征提取单元；其中第一个特征提取单元包括多个大小不同的一维卷积核的卷积层、通道注意力层、批次归一化层、一维池化核的最大池化层，后续的特征提取单元包括单一尺度一维卷积核的卷积层、批次归一化层、一维池化核的最大池化层。

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