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龙图腾网获悉广东工业大学;广东能哥知识科技有限公司申请的专利基于神经网络的机电设备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：CN116304617B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202310128615.1，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权基于神经网络的机电设备故障诊断方法及系统是由程良伦;毛栋;陈翀;王涛设计研发完成，并于2023-02-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经网络的机电设备故障诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了基于神经网络的机电设备故障诊断方法及系统，本申请的方法包括：获取机电设备正常数据和不同故障类型的故障数据，并进行归一化操作；将所述正常数据和所述故障数据进行傅里叶变化，转换为频域数据；将所述频域数据转化为图结构，并将数据按预设比例分为训练集与测试集；将所述训练集与测试集通过图切比雪夫网络模型训练，得到不同细粒度的特征并拼接；将特征导入训练后的模型查看预测结果，并将所述预测结果可视化。本申请解决了长短期时间序列的特征提取和降噪，能通过周围的许多节点学习到局部的特征，通过金字塔注意力将局部特征与长期特征相结合，实现长短期特征的提取。

本发明授权基于神经网络的机电设备故障诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于神经网络的机电设备故障诊断方法，其特征在于，所述方法包括： 获取机电设备正常数据和不同故障类型的故障数据，并进行归一化操作； 将所述正常数据和所述故障数据进行傅里叶变化，转换为频域数据； 将所述频域数据转化为图结构，构造有向带权图，并将数据按预设比例分为训练集与测试集； 将所述训练集与测试集通过图切比雪夫网络模型训练，得到不同细粒度的特征并拼接； 将特征导入训练后的模型查看预测结果，并将所述预测结果可视化； 在得到不同细粒度的特征并拼接后，所述方法还包括： 将不同细粒度特征拼接后作为金字塔注意力机制的输入，通过金字塔注意力机制处理所述不同细粒度的特征，获得训练数据的预测结果； 更新权重，反向传播直至完成训练； 所述将不同细粒度特征拼接后作为金字塔注意力机制的输入，通过金字塔注意力机制处理所述不同细粒度的特征，包括： 通过将不同细粒度的卷积特征拼接后得到金字塔注意力的输入： 将不同细粒度特征作为金字塔注意力机制输入，并且采用C个节点特征组成一个有向图，则节点只需要关注与其相同尺度的邻接点、以它为父节点的C个子节点、以及它的父节点；最后组成一组特征表示尺度，表示该尺度下的第个节点； 其中，为边矩阵，为拉普拉斯矩阵。

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