[发明专利]基于动态时间归整和图卷积网络的工业过程故障诊断方法有效
| 申请号： | 202110522089.8 | 申请日： | 2021-05-13 |
| 公开（公告）号： | CN113110398B | 公开（公告）日： | 2022-03-22 |
| 发明（设计）人： | 孙思宇;唐丽娟;任佳 | 申请（专利权）人： | 浙江理工大学 |
| 主分类号： | G05B23/02 | 分类号： | G05B23/02 |
| 代理公司： | 杭州中成专利事务所有限公司 33212 | 代理人： | 金祺 |
| 地址： | 310018 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于动态时间归整和图卷积网络的工业过程故障诊断方法，将仿真实验数据集中的正常数据的所有不同变量之间进行动态时间归整DTW得到距离的倒数矩阵作为邻接矩阵A，将故障数据进行标准化处理，然后滑动窗口截取得到节点特征矩阵X，然后构建DTW‑GCN模型，将邻接矩阵A和节点特征矩阵X用于训练和测试DTW‑GCN模型，将实时采集到的工业生产现场数据经过标准化处理和滑动窗口截取后输入训练和测试好的DTW‑GCN模型中进行故障诊断，最终得到实时的诊断结果。本发明能够自动自取、深度挖掘数据中的时空融合特征，有效地提高故障的诊断率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 动态 时间 归整 图卷 网络 工业 过程 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
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