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一种基于图神经网络的半监督滚动轴承故障诊断方法

基本信息

申请号 CN202011392227.7 申请日 -
公开（公告）号 CN112651167A 公开（公告）日 2021-04-13
申请公布号 CN112651167A 申请公布日 2021-04-13
分类号 G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08;G01M13/045 分类 计算；推算；计数;
发明人 冯静;熊东尧;徐晓滨;马枫;孙杰;侯平智 申请（专利权）人 南京智慧水运科技有限公司
代理机构 浙江千克知识产权代理有限公司 代理人 周希良
地址 310018 浙江省杭州市钱塘新区白杨街道2号大街
法律状态 -

摘要

摘要 本发明涉及一种基于图神经网络的半监督滚动轴承故障诊断方法。本发明在滚动轴承的正常以及不同故障状态下采集驱动端、风扇端和基座端的振动加速度信号，通过采样和拼接技术获得故障样本集；计算各个样本之间的皮尔逊相关性，通过设定阈值，构建样本间的关联关系，并构建与样本为节点，关联关系为边的故障样本图；求取故障样本图的邻接矩阵和节点特征矩阵，并构建图卷积神经网络层，继而构建双层图卷积神经网络分类模型；基于不同比例的训练集、验证集和测试集，对基于图神经网络的分类模型进行训练，采用Adam对模型进行优化，通过参数选取获得最优模型。本发明不依赖于特征提取方法，同时在少量的标记样本的情况下，也能获得较高的准确率。