基于邊緣圖注意力網(wǎng)絡(luò)的軸承智能故障診斷

摘要： 基于歐幾里德空間的數(shù)據(jù)包含著節(jié)點(diǎn)和邊的關(guān)系信息，比傳統(tǒng)的歐幾里得空間的數(shù)據(jù)具有更多信息。然而，傳統(tǒng)的圖卷積以及圖注意力網(wǎng)路注重于節(jié)點(diǎn)信息的提取，對(duì)于邊的信息利用不夠充分。對(duì)此，通過(guò)結(jié)合可視圖算法和邊緣圖注意力網(wǎng)絡(luò)(EGAT),將基于非歐幾里德空間的不規(guī)則數(shù)據(jù)應(yīng)用到軸承故障診斷領(lǐng)域。診斷過(guò)程分為兩步：利用可視圖算法將原始信號(hào)轉(zhuǎn)化為圖數(shù)據(jù)；利用EGAT對(duì)故障特征進(jìn)行學(xué)習(xí)，然后即可進(jìn)... （共6頁(yè)）