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申请/专利权人：北京易动宇航科技有限公司

摘要：本发明提供一种轻量化电推进系统的故障诊断方法及系统，涉及故障诊断技术领域，包括基于历史数据和结构数据，确定故障因果关系和部件依赖关系，构建故障树和指向图，构建初始图模型，将节点映射到低维稠密向量空间中，确定节点嵌入式表示，生成故障知识图谱；基于节点嵌入式表示，搜索获取对应的邻居嵌入式表示，通过对节点和邻居进行卷积操作，提取节点高层特征表示，确定故障关联关系，并通过池化操作，提取故障重要度表示，构建故障关联特征提取网络；将轻量化电推进系统的实时监测数据输入故障诊断模型，提取实时监测数据对应的故障关联特征和重要度特征，通过故障分类器，结合故障知识图谱，进行分类决策，确定故障诊断结果。

主权项：1.轻量化电推进系统的故障诊断方法，其特征在于，包括：基于所述轻量化电推进系统的历史数据和结构数据，确定故障因果关系和部件依赖关系，构建故障树和指向图，基于所述故障树和所述指向图，构建所述轻量化电推进系统的初始图模型，将所述初始图模型中的节点映射到低维稠密向量空间中，确定节点嵌入式表示，生成故障知识图谱；基于所述故障知识图谱中的节点嵌入式表示，搜索获取对应的邻居嵌入式表示，通过对节点和邻居进行卷积操作，提取节点高层特征表示，确定故障关联关系，并通过池化操作，提取故障重要度表示，构建故障关联特征提取网络；将所述轻量化电推进系统的实时监测数据输入故障诊断模型，提取实时监测数据对应的故障关联特征和重要度特征，通过故障分类器，结合所述故障知识图谱，进行分类决策，确定故障诊断结果，其中所述故障诊断模型基于所述故障知识图谱，通过集成所述故障关联特征提取网络和所述故障分类器构建；所述故障诊断模型的训练包括：获取标注的历史故障数据，所述历史故障数据包括故障场景对应的故障关联特征和对应的故障标签；初始化故障诊断模型的模型参数；基于故障分类损失和图正则化项，构建故障分类损失函数；将所述故障关联特征输入所述故障分类器，基于所述故障分类损失函数，通过前向传播计算故障诊断模型总损失；根据所述故障诊断模型总损失，通过反向传播计算所述故障关联特征提取网络和所述故障分类器的参数梯度，基于所述参数梯度，更新模型参数，直到达到预设的模型训练轮次，完成对所述故障诊断模型的训练；基于故障分类损失和图正则化项，构建故障分类损失函数包括： ；其中，L表示总损失，k表示样本序数，c表示故障类别序数，C表示故障类别总数，yk,c表示第k个样本属于第c类别的真实标签，pk,c表示模型预测第k个样本属于第c类别的概率，λ1表示图正则化项的权重系数，r表示关系类型序数，i表示一个节点，j表示另一个节点，Hi,rj表示第r个关系类型下节点i与节点j的表示，Xi,rj表示第r个关系类型下节点i与节点j的特征，Wi,rj表示第r个关系类型下节点i与节点j的特征转换矩阵的元素，σr表示调整图正则化项中每个关系类型下损失项的权重系数，λ2表示L2正则化项的权重系数，M表示故障诊断模型的模型参数，||M||F2表示模型参数的L2正则化项。

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