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一种基于图注意力网络的电机故障诊断方法

摘要

一种基于图注意力网络的电机故障诊断方法,包括以下步骤:1)、数据样本划分;2)、对每个小样本中的两相电流分别进行带通滤波,得到去噪的状态特征电信号;3)、构建图网络:根据状态特征电信号的极值点构建电流图网络,再将大样本中两相电流的n个电流图网络融合得到该大样本的两相电流图网络;4)、构建基于图注意力网络的分类模型:基于两相电流图网络分别构建图注意力网络,再融合两个网络提取的特征进行分类。本发明采用的电信号数据在采集数据方面比较方便且成本低,并提出了一种将信号转成图网络的方法,在经过图注意力网络和卷积神经网络提取特征后,能够有效的对电机故障进行分类诊断。

著录项

  • 公开/公告号CN112162196A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-01-01

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 浙江工业大学;

    申请/专利号CN202010881735.5

  • 申请日2020-08-27

  • 分类号G01R31/34(20060101);G01M13/045(20190101);G06F17/14(20060101);

  • 代理机构33241 杭州斯可睿专利事务所有限公司;

  • 代理人王利强

  • 地址 310014 浙江省杭州市下城区朝晖六区潮王路18号

  • 入库时间 2023-06-19 09:23:00

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-06-17

    授权

    发明专利权授予

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