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龙图腾网获悉中国海洋大学申请的专利基于多尺度图卷积神经网络的轴承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：CN117251792B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202310375071.9，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权基于多尺度图卷积神经网络的轴承故障诊断方法及系统是由聂婕;尹佩哲;宋宁;赵恩源;杜家豪;魏琪晨设计研发完成，并于2023-04-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多尺度图卷积神经网络的轴承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，公开了基于多尺度图卷积神经网络的轴承故障诊断方法及系统，首先将原始振动信号在不同尺度下提取特征，获得感受野范围不同的信号信息，然后在不同尺度下分别进行构图并进行单一尺度图卷积迭代，获得增强后的特征表示；其次，将各个单一尺度下的信号信息进行拼接获得跨尺度图模型，并经过图卷积网络获取增强的特征表示；最终，使用贝叶斯交叉互融合强制使用不同的特征作为先验，以获取最终的结果信息，并将其输入到全连接层进行分类，得到故障分类结果；通过本发明能有效提高故障分类的合理性和准确性。

本发明授权基于多尺度图卷积神经网络的轴承故障诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于多尺度图卷积神经网络的轴承故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取轴承的原始振动信号； S2、提取多尺度特征：将原始振动信号进行三次分组以获得三个尺度下的数据，提取具有相同维度的输出特征Fk； 步骤S2中提取具有相同维度的Fk的具体步骤如下： 设定输入数据的总维度是d'，在信号维度的方向上将数据分为g组，则每个输入向量的维度是d'i＝d'g，i＝1,2，…，g，各组单独进行一维卷积操作，每组都通过一个尺寸为a的一维卷积，卷积后每个输出向量的维度是di＝d'i-a-1，总的卷积维度为d'-ga-1；通过调整g与a的关系，即可保证每个尺度的输出维度相同，提取过程如公式2所示： 式子中：为CNN的参数，Xk为不同尺度下的信号数据，为提取的多尺度特征； S3、构建单一尺度图及跨尺度图并进行迭代：在三个尺度下分别进行单一尺度构图并进行单一尺度图卷积迭代；同时将三次分组数据通过一维卷积神经网络进行特征提取，然后将提取到的特征进行跨尺度构图，并进行跨尺度图卷积迭代； S4、将步骤S3得到的三个单一尺度图和跨尺度图的特征进行交叉互融合； S5、输出故障分类结果。

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