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龍圖騰網(wǎng)恭喜哈爾濱理工大學(xué)申請(qǐng)的專利基于半監(jiān)督圖卷積的行星齒輪箱故障診斷方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN115017955B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-01發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202210703794.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/24；該發(fā)明授權(quán)基于半監(jiān)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(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-06-21向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于半監(jiān)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(fā)明公開了基于半監(jiān)督圖卷積的行星齒輪箱故障診斷方法，本發(fā)明涉及旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷方法領(lǐng)域，本發(fā)明為了解決現(xiàn)有的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷方法的準(zhǔn)確率低的問題。本發(fā)明利用自編碼器降噪網(wǎng)絡(luò)對(duì)所述原始數(shù)據(jù)進(jìn)行降噪處理；對(duì)降噪后的數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，得到特征矩陣，對(duì)所述特征矩陣進(jìn)行降維處理；求取所述降維處理后的特征矩陣中各數(shù)據(jù)之間的無向圖，將所述降維后矩陣和數(shù)據(jù)之間無向圖輸入半監(jiān)督圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷模型中，得到診斷結(jié)果。本發(fā)明能夠?qū)π行驱X輪箱故障進(jìn)行準(zhǔn)確診斷。

本發(fā)明授權(quán)基于半監(jiān)督圖卷積的行星齒輪箱故障診斷方法在權(quán)利要求書中公布了：1.基于半監(jiān)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(shù)據(jù)，并利用自編碼器降噪網(wǎng)絡(luò)對(duì)所述原始數(shù)據(jù)進(jìn)行降噪處理；S2、對(duì)降噪后的數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，得到特征矩陣，對(duì)所述特征矩陣進(jìn)行降維處理；S3、求取所述降維處理后的特征矩陣中各數(shù)據(jù)之間的無向圖，將所述降維后矩陣和數(shù)據(jù)之間無向圖輸入半監(jiān)督圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷模型中，得到診斷結(jié)果；所述半監(jiān)督圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷模型的建立方法包括：S31、搭建半監(jiān)督圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷模型；S32、輸入訓(xùn)練數(shù)據(jù)，所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)為降為后的特征矩陣，所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)劃分為測(cè)試集Vtrain、驗(yàn)證集Vval和測(cè)試集Vtest，其中，測(cè)試集Vtrain包括有標(biāo)簽數(shù)據(jù)和無標(biāo)簽數(shù)據(jù)，驗(yàn)證集Vval和測(cè)試集Vtest均為有標(biāo)簽數(shù)據(jù)，并建立鄰接矩陣Atrain、Aval和Atest；S33、初始化半監(jiān)督圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷模型的超參數(shù)與網(wǎng)絡(luò)各層卷積核參數(shù)；S34、將Vtrain和鄰接矩陣Atrain中進(jìn)行前向傳播，提取預(yù)測(cè)類別；S35、根據(jù)預(yù)測(cè)類別和有標(biāo)簽數(shù)據(jù)的實(shí)際類別YLi計(jì)算損失函數(shù)L；S36、對(duì)所述損失函數(shù)進(jìn)行反向傳播，更新各層卷積核參數(shù)，得到半監(jiān)督圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷模型；S37、將驗(yàn)證集Vval和鄰接矩陣Aval輸入步驟S36得到的半監(jiān)督圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷模型中進(jìn)行驗(yàn)證，輸出驗(yàn)證集損失值與驗(yàn)證集準(zhǔn)確率；S38、判斷迭代次數(shù)是否小于最大迭代次數(shù)n，若是，重復(fù)步驟是S34-S37，若否，結(jié)束訓(xùn)練，輸出最終的半監(jiān)督圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷模型；S39、將測(cè)試集Vtest和鄰接矩陣Atest輸入S38得到的半監(jiān)督圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷模型中，輸出行星齒輪箱故障診斷測(cè)試集識(shí)別準(zhǔn)確率與損失值。

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