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龍圖騰網恭喜哈爾濱理工大學申請的專利基于半監督圖卷積的行星齒輪箱故障診斷方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115017955B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-01發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210703794.2，技術領域涉及：G06F18/24；該發明授權基于半監督圖卷積的行星齒輪箱故障診斷方法是由王亞萍;曹若凡;王博;許迪;張盛設計研發完成，并于2022-06-21向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于半監督圖卷積的行星齒輪箱故障診斷方法在說明書摘要公布了：本發明公開了基于半監督圖卷積的行星齒輪箱故障診斷方法，本發明涉及旋轉機械故障診斷方法領域，本發明為了解決現有的旋轉機械故障診斷方法的準確率低的問題。本發明利用自編碼器降噪網絡對所述原始數據進行降噪處理；對降噪后的數據進行特征提取，得到特征矩陣，對所述特征矩陣進行降維處理；求取所述降維處理后的特征矩陣中各數據之間的無向圖，將所述降維后矩陣和數據之間無向圖輸入半監督圖卷積神經網絡故障診斷模型中，得到診斷結果。本發明能夠對行星齒輪箱故障進行準確診斷。

本發明授權基于半監督圖卷積的行星齒輪箱故障診斷方法在權利要求書中公布了：1.基于半監督圖卷積的行星齒輪箱故障診斷方法，其特征在于，包括如下步驟：S1、獲取行星齒輪箱的原始數據，并利用自編碼器降噪網絡對所述原始數據進行降噪處理；S2、對降噪后的數據進行特征提取，得到特征矩陣，對所述特征矩陣進行降維處理；S3、求取所述降維處理后的特征矩陣中各數據之間的無向圖，將所述降維后矩陣和數據之間無向圖輸入半監督圖卷積神經網絡故障診斷模型中，得到診斷結果；所述半監督圖卷積神經網絡故障診斷模型的建立方法包括：S31、搭建半監督圖卷積神經網絡故障診斷模型；S32、輸入訓練數據，所述訓練數據為降為后的特征矩陣，所述訓練數據劃分為測試集Vtrain、驗證集Vval和測試集Vtest，其中，測試集Vtrain包括有標簽數據和無標簽數據，驗證集Vval和測試集Vtest均為有標簽數據，并建立鄰接矩陣Atrain、Aval和Atest；S33、初始化半監督圖卷積神經網絡故障診斷模型的超參數與網絡各層卷積核參數；S34、將Vtrain和鄰接矩陣Atrain中進行前向傳播，提取預測類別；S35、根據預測類別和有標簽數據的實際類別YLi計算損失函數L；S36、對所述損失函數進行反向傳播，更新各層卷積核參數，得到半監督圖卷積神經網絡故障診斷模型；S37、將驗證集Vval和鄰接矩陣Aval輸入步驟S36得到的半監督圖卷積神經網絡故障診斷模型中進行驗證，輸出驗證集損失值與驗證集準確率；S38、判斷迭代次數是否小于最大迭代次數n，若是，重復步驟是S34-S37，若否，結束訓練，輸出最終的半監督圖卷積神經網絡故障診斷模型；S39、將測試集Vtest和鄰接矩陣Atest輸入S38得到的半監督圖卷積神經網絡故障診斷模型中，輸出行星齒輪箱故障診斷測試集識別準確率與損失值。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人哈爾濱理工大學，其通訊地址為：150080 黑龍江省哈爾濱市南崗區學府路52號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。