一种基于多感受域GCN的水电机组故障诊断方法和系统

发明专利有效专利

申请号：
CN202210838720.X
IPC分类号：G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2022-07-13
申请人：
华中科技大学

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著录项信息

专利名称	一种基于多感受域GCN的水电机组故障诊断方法和系统
申请号	CN202210838720.X	申请日期	2022-07-13
法律状态	公开	申报国家	暂无
公开/公告日	2022-10-25	公开/公告号	CN115238739A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;0;0;;;G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	华中科技大学	申请人地址	湖北省武汉市洪山区珞喻路1037号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	华中科技大学	当前权利人	华中科技大学
发明人	李超顺;肖湘曲;邓友汉;黄洁;余甜;何鸿翔;袁成建
代理机构	武汉华之喻知识产权代理有限公司	代理人	胡秋萍;曹葆青

摘要

本发明公开了一种基于多感受域GCN的水电机组故障诊断方法和系统，属于水电机组故障诊断技术领域。本发明通过构建图结构数据，将振动样本抽象为节点，振动样本的时域特征和频域特征作为节点的属性，将相关度高的振动样本之间抽象为边，相关度作为边的权重，最大程度上利用有限振动样本中的信息。并提出一种多感受域图卷积网络模型，有效处理图结构数据，利用样本之间的相关信息，将不同感受域的特征结合起来，进一步提升了样本特征的质量，从而有效地提升水电机组故障诊断精度和实时性。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
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