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龙图腾网获悉大连锅炉压力容器检验检测研究院有限公司;大连理工大学申请的专利基于多视角时空图注意力网络的旋转机械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：CN120910704B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202511438488.0，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权基于多视角时空图注意力网络的旋转机械故障诊断方法是由刘延川;臧小惠;徐忠成;李宏坤;张传龙;管战鹰;许升元;曹峻铭;班耀新;潘超;刘明亮;张安国;黄德厚;艾尼瓦尔·吾尔麦提;孙文佳;王文静;项伟设计研发完成，并于2025-10-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多视角时空图注意力网络的旋转机械故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于多视角时空图注意力网络的旋转机械故障诊断方法，属于旋转机械智能监测与故障诊断技术领域，其多视角时空图注意力网络依次为构建拓扑图层、双通道并行的图注意力网络、多视角特征融合模块、门控递归单元时间特征提取模块、全连接层及Softmax函数层，训练时首先构造输入数据的距离拓扑图和相似性拓扑图，通过双通道并行的图注意力网络，分别从几何距离和特征相似性两个视角进行空间特征提取；经过多视角特征融合模块，通过可学习的注意力权重矩阵实现双通道特征的动态融合；最后将融合后的空间特征输入至门控循环单元网络，深度挖掘时间维度中的故障特征信息，可有效提升旋转机械故障诊断的准确性和鲁棒性。

本发明授权基于多视角时空图注意力网络的旋转机械故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多视角时空图注意力网络模型的机械故障诊断方法，是将采集的待测机械振动信号输入至网络模型中进行故障诊断，其特征在于：所述网络模型是多视角时空图注意力网络模型，按照如下步骤构建而成： 步骤1.采集旋转机械包含正常状态及典型故障模式的振动信号； 步骤2.对振动信号进行预处理，划分训练数据集和验证数据集； 步骤3.建立多视角时空图注意力网络并设定网络训练条件，所述多视角时空图注意力网络从输入至输出依次设有构建拓扑图层、双通道并行的图注意力网络、多视角特征融合模块、门控递归单元时间特征提取模块、全连接层及Softmax函数层，所述构建拓扑图层是将每一个故障数据样本视为拓扑图中的一个节点，分别构建距离拓扑图和相似性拓扑图；所述双通道并行的图注意力网络的双通道具有相同架构但非参数共享，所构建的距离拓扑图和相似性拓扑图分别输入至所述双通道并行的图注意力网络的一个通道，分别提取获得距离视角特征和相似性视角特征；所述多视角特征融合模块将距离视角特征和相似性视角特征进行动态融合，得到融合特征；所述门控递归单元时间特征提取模块对得到的融合特征进一步进行时间维度的特征提取，得到时间维度特征； 步骤4.利用训练数据集和验证数据集，对多视角时空图注意力网络进行训练，得到多视角时空图注意力网络模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人大连锅炉压力容器检验检测研究院有限公司;大连理工大学，其通讯地址为：116000 辽宁省大连市保税区洞庭路1号自贸大厦503、509；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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