浙江理工大学唐丽娟获国家专利权
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龙图腾网获悉浙江理工大学申请的专利一种基于时空融合的图卷积网络工业过程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：CN116226739B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202310155167.4，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于时空融合的图卷积网络工业过程故障诊断方法是由唐丽娟;任佳设计研发完成，并于2023-02-23向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于时空融合的图卷积网络工业过程故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明涉及工业过程故障诊断方法，本发明公开了一种基于时空融合的图卷积网络工业过程故障诊断方法，包括的具体过程为：采集工业生产过程中的故障数据，然后将故障数据进行z‑score标准化处理和滑动窗口截取得到节点特征矩阵，将节点特征矩阵输入到训练和测试好的ST‑Res‑GCN模型中获得故障分类结果；本发明提出了一种基于时空融合的图卷积网络工业过程故障诊断模型，能够自动自取、深度挖掘数据中的时空融合特征，有效地提高故障的诊断率。
本发明授权一种基于时空融合的图卷积网络工业过程故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于时空融合的图卷积网络工业过程故障诊断方法，其特征在于： 采集工业生产过程中的故障数据，然后将故障数据进行z-score标准化处理和滑动窗口截取得到节点特征矩阵，将节点特征矩阵输入到训练和测试好的ST-Res-GCN模型中获得故障分类结果； 所述ST-Res-GCN模型包括依次连接的输入层、第一批量归一化层BNLayer1、第一图卷积层GCNLayer1、三个残差图卷积模块Res-GCN、第五批量归一化层BNLayer5、第一一维卷积层CNNLayer1、二个时空特征提取模块ST、全局最大池化层GMPLayer、丢弃层DropoutLayer和输出层； 所述残差图卷积模块Res-GCN包括批量归一化层BNLayer、图卷积层GCNLayer和加法层AddLayer； 所述时空特征提取模块ST包括批量归一化层BN、长短记忆网络LSTM、批量归一化层BN、一维卷积层CNN和加法层AddLayer。
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