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龙图腾网恭喜中国矿业大学申请的专利一种基于图卷积网络的轴承故障诊断方法、装置及设备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：CN119004240B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：202411479689.0，技术领域涉及：G06F18/2413；该发明授权一种基于图卷积网络的轴承故障诊断方法、装置及设备是由袁冠;沈刚;李丹妮;张艳梅;汤裕;朱真才;李翔设计研发完成，并于2024-10-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图卷积网络的轴承故障诊断方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图卷积网络的轴承故障诊断方法、装置及设备，涉及旋转机械故障检测技术领域，本发明利用基于邻近算法KNN的关联图构造法和节点嵌入法将目标域数据和源域数据构造为特征节点分类连接的关联图，使其建立起目标域数据和源域数据之间的内在关联关系，从而缩小目标域数据和源域数据的特征分布偏差，而后引入伪标签一致性学习策略调整分类器决策边界使其更准确地对目标域数据进行分类，并同时使用自适应全局阈值和自适应局部阈值获取准确分类后的目标域数据的平均置信度来计算全局阈值，以全局阈值判断滚动轴承的诊断结果；可捕捉到目标域数据内更深层次、更复杂的故障特征信息，因而对滚动轴承的故障识别的准确度大幅提升。

本发明授权一种基于图卷积网络的轴承故障诊断方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于图卷积网络的轴承故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：获取滚动轴承在不同工况下的振动信号；将滚动轴承在不同工况下的振动信号分解为包含故障标签的源域数据和无故障标签的目标域数据；利用图卷积网络GCN构建特征提取模块，利用图卷积网络GCN和最大均值差异MMD分别构建领域分类层和故障分类层；并将特征提取模块、领域分类层和故障分类层级联以构建网络诊断模型；在网络诊断模型的特征提取模块中引入基于邻近算法KNN的关联图构造法和节点嵌入法，并将关联图构造法和节点嵌入法融合至特征提取模块，获得改进后的特征提取模块；在网络诊断模型的领域分类层中引入伪标签一致性学习策略，获得改进后的领域分类层；在网络诊断模型的故障分类层引入自适应阈值，获得改进后的故障分类层；及将改进后的特征提取模块、改进后的领域分类层和改进后的故障分类层级联形成改进后的网络诊断模型；将目标域数据和源域数据输入至改进后的网络诊断模型中；利用改进后的特征提取模块中的基于邻近算法KNN的关联图构造法构造一个顶点相互连接的关联图，利用改进后的特征提取模块中的节点嵌入法，将目标域数据和源域数据中的特征分别嵌入在关联图中的顶点上，形成特征节点分类连接的关联图；利用改进后的领域分类层中的伪标签一致性学习策略将关联图内的目标域数据进行弱和强两种增强，并使用弱增强数据的伪标签监督强增强数据，及将目标域数据分类的决策边界调整为目标域的稀疏区域对目标域数据进行分类；利用改进后的故障分类层中包含的自适应全局阈值和自适应局部阈值的自适应阈值将分类后的目标域数据设置为不同的阈值，根据不同的阈值输出滚动轴承的故障诊断结果。

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