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基于邊緣圖注意力網絡的軸承智能故障診斷

機床與液壓 頁數: 6 2024-03-28
摘要: 基于歐幾里德空間的數據包含著節(jié)點和邊的關系信息,比傳統(tǒng)的歐幾里得空間的數據具有更多信息。然而,傳統(tǒng)的圖卷積以及圖注意力網路注重于節(jié)點信息的提取,對于邊的信息利用不夠充分。對此,通過結合可視圖算法和邊緣圖注意力網絡(EGAT),將基于非歐幾里德空間的不規(guī)則數據應用到軸承故障診斷領域。診斷過程分為兩步:利用可視圖算法將原始信號轉化為圖數據;利用EGAT對故障特征進行學習,然后即可進...

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