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基于边缘图注意力网络的轴承智能故障诊断
1
作者
杜越
宁少慧
+2 位作者
段攀龙
邓功也
张少鹏
《机床与液压》
北大核心
2024年第6期190-195,共6页
基于欧几里德空间的数据包含着节点和边的关系信息,比传统的欧几里得空间的数据具有更多信息。然而,传统的图卷积以及图注意力网路注重于节点信息的提取,对于边的信息利用不够充分。对此,通过结合可视图算法和边缘图注意力网络(EGAT),...
基于欧几里德空间的数据包含着节点和边的关系信息,比传统的欧几里得空间的数据具有更多信息。然而,传统的图卷积以及图注意力网路注重于节点信息的提取,对于边的信息利用不够充分。对此,通过结合可视图算法和边缘图注意力网络(EGAT),将基于非欧几里德空间的不规则数据应用到轴承故障诊断领域。诊断过程分为两步:利用可视图算法将原始信号转化为图数据;利用EGAT对故障特征进行学习,然后即可进行故障诊断。实验结果表明:图卷积网络在单一轴承故障分类任务上能够达到100%的准确率,表明所提出的方法对于轴承故障诊断具有明显的作用。
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关键词
轴承故障诊断
边缘图注意力网络
可视图算法
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题名
基于边缘图注意力网络的轴承智能故障诊断
1
作者
杜越
宁少慧
段攀龙
邓功也
张少鹏
机构
太原科技大学机械工程学院
出处
《机床与液压》
北大核心
2024年第6期190-195,共6页
基金
山西省应用基础研究计划资助(20210302123212)。
文摘
基于欧几里德空间的数据包含着节点和边的关系信息,比传统的欧几里得空间的数据具有更多信息。然而,传统的图卷积以及图注意力网路注重于节点信息的提取,对于边的信息利用不够充分。对此,通过结合可视图算法和边缘图注意力网络(EGAT),将基于非欧几里德空间的不规则数据应用到轴承故障诊断领域。诊断过程分为两步:利用可视图算法将原始信号转化为图数据;利用EGAT对故障特征进行学习,然后即可进行故障诊断。实验结果表明:图卷积网络在单一轴承故障分类任务上能够达到100%的准确率,表明所提出的方法对于轴承故障诊断具有明显的作用。
关键词
轴承故障诊断
边缘图注意力网络
可视图算法
Keywords
bearing fault diagnosis
edge graph attention network
viewable algorithm
分类号
TH133.3 [机械工程—机械制造及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于边缘图注意力网络的轴承智能故障诊断
杜越
宁少慧
段攀龙
邓功也
张少鹏
《机床与液压》
北大核心
2024
0
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