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申请/专利权人：山东大学
摘要：本发明提出了基于GAT和GCN的混合图神经网络的轴承故障诊断方法及系统，包括：获取轴承上的传感器数据，将传感器数据归一化后采用非重叠方式分割成子样本，分割后的子样本构成子样本集，将其中的每个子样本作为图节点；基于图节点通过不同的通道方式建立边的联系以分别构建图结构数据，将分别构建图的结构数据求和得到综合图结构数据；综合图结构数据依次经过多头GAT层，两层GCN层进行卷积操作以提取特征；提取的特征在自适应融合层进行自适应权重融合，融合的结果作为第一个全连接层的输入，第一层全连接层的输出结果输入到Dropout层，Dropout层的输出作为最后一个全连接层的输入，将特征映射到输出空间，完成故障分类。
主权项：1.基于GAT和GCN的混合图神经网络的轴承故障诊断方法，其特征是，包括：获取轴承上的传感器数据，将传感器数据归一化后采用非重叠方式分割成子样本，分割后的子样本构成子样本集，将其中的每个子样本作为图节点；基于图节点通过不同的通道方式建立边的联系以分别构建图结构数据，将分别构建图的结构数据求和得到综合图结构数据；综合图结构数据依次经过多头GAT层，两层GCN层进行卷积操作以提取特征；提取的特征在自适应融合层进行自适应权重融合，融合的结果作为第一个全连接层的输入，第一层全连接层的输出结果输入到Dropout层，Dropout层的输出作为最后一个全连接层的输入，将特征映射到输出空间，完成故障分类。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东大学 基于GAT和GCN的混合图神经网络的轴承故障诊断方法及系统
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