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龙图腾网获悉华南理工大学;佛山华数机器人有限公司申请的专利基于图卷积神经网络的工业机器人故障诊断系统及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：CN120105222B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202510562666.4，技术领域涉及：G06F18/2413；该发明授权基于图卷积神经网络的工业机器人故障诊断系统及方法是由杨林;谢杏辉;向珍琳;何文浩;冯小童;廖一仲;黄泰轩设计研发完成，并于2025-04-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图卷积神经网络的工业机器人故障诊断系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及工业机器人故障检测领域，尤其涉及一种基于图卷积神经网络的工业机器人故障诊断系统及方法。采用如下技术方案：包括数据获取模块、节点构建模块和图结构故障检测模块；数据获取模块用于收集故障信号并进行预处理；节点构建模块用于根据故障信号构建多个节点；图结构故障检测模块用于根据节点形成邻接矩阵，对邻接矩阵进行图卷积，训练学习以输出故障分类结果。有益效果在于：在考虑节点关系的同时也考虑节点自身的因素，使得邻接矩阵更具有自适应性，同时使用峰值变化度矩阵加入到度矩阵中对初始邻接矩阵进行处理，可有效提高邻接矩阵的实用性，提高故障诊断精度。

本发明授权基于图卷积神经网络的工业机器人故障诊断系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图卷积神经网络的工业机器人故障诊断方法，其特征在于，包括如下步骤： S01、先对故障机器人的故障信号进行收集并进行预处理，从其中分割出用于故障检测的故障信号数据； S02、构建节点，对S01中的故障信号数据进行窗口截取，并对截取到的数据利用不同程度大小的窗口取得在不同尺度下的峰值点，取得的峰值点即为节点，峰值点对应的峰值即为节点的特征值； S03、对S02中取得的节点进行连线构建初始邻接矩阵A，并利用设定的度矩阵D对初始邻接矩阵A进行规范处理得到最终邻接矩阵A*，同时还加入峰值变化度矩阵T进行处理，其中的峰值变化度矩阵T为根据初始邻接矩阵A中的所有节点计算得到，加入峰值变化度矩阵后，规范处理的公式为：；其中，对S02中取得的节点进行连线构建初始邻接矩阵A时，具体采用K均值聚类算法进行计算连线； S04、对S03中最终邻接矩阵A*进行2~3次的图卷积计算后，每次图卷积的计算公式为，其中为图卷积激活函数，H为最终邻接矩阵A*的总体特征，W为最终邻接矩阵的自带参数，每经过一次图卷积计算，即可对其中的进行更新，更新后再重新进行图卷积计算，以此重复2~3次，再对进行2~3次图卷积计算后的总体特征H进行全局平均池化获得图的嵌入向量； S05、将S04中获得的图的嵌入向量输入到隐层函数中进行训练学习以此输出故障分类结果。

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