基于气体关系和图神经网络的充油电气设备故障诊断方法

摘要

本发明涉及人工智能领域，公开了一种基于气体关系和图神经网络的充油电气设备故障诊断方法，包括以下步骤，步骤一：构建基于充油电气设备故障诊断的图神经网络模型和建立特征气体关系模型；步骤二：利用特征气体关系图的拓扑结构的信息和特征气体节点的信息更新图的边；步骤三：利用特征气体关系图拓扑结构信息和更新后的边的信息更新图中的气体节点；步骤四：搭建线性更新及分类层，输出故障类型。本发明利用充油电气设备油中溶解气体的相互关系图及人工智能技术构建了图神经网络模型，实现了充油电气设备故障诊断，与传统的充油电气设备故障诊断方法相比，在故障诊断方面具有更高的准确率，而且对各类故障诊断判别更具有泛化性。