基于whvg和gcn_gin+的滚动轴承故障诊断
时间: 2023-05-09 17:02:37 浏览: 246
基于WhVG和GCN-GIN的滚动轴承故障诊断是一种结合了图卷积神经网络和加权Hankel矩阵的方法。该方法通过将轴承的振动信号转换为连接图(graph)的形式,利用图卷积神经网络来提取特征信息,并以此识别轴承的故障状况。
在此方法中,WhVG用于构建连接图,将轴承的加速度信号转换为节点,并将节点之间的关系表示为边。而GCN-GIN则是用于特征提取的模型,该模型融合了图卷积神经网络和全局信息网络,能够有效地提取节点和边的特征信息。
为了进一步提高该方法的诊断准确率,加权Hankel矩阵被用来加强WhVG的连通性和稳定性。加权Hankel矩阵是一种特殊的矩阵,用于将时序数据转换为二维矩阵,并使用权重来加强数据的相关性。
通过将WhVG、GCN-GIN和加权Hankel矩阵相结合,可以实现对滚动轴承的故障诊断。该方法具有较高的准确率和鲁棒性,能够适应不同类型的故障,并且能够在实时监测中稳定运行,因此受到广泛关注和应用。
相关问题
out_channels=self.args.gcn_out_channel, filters_1=self.args.gcn_filters_1, filters_2=self.args.gcn_filters_2,
这段代码看起来像是定义了一个 GCN(图卷积网络)的模型。其中,out_channels 是输出的通道数,filters_1 和 filters_2 则是两层卷积操作(或者说是两个卷积核)的卷积核数量。具体来说,这段代码定义了一个两层 GCN,第一层卷积核数量为 filters_1,第二层卷积核数量为 filters_2,输出通道数为 out_channels。
下面这段代码的作用是什么def forward(self, data): hidden_representations = [] for sub_graph in data: features = sub_graph['features'] edges = sub_graph['edges'] gcn_representation = torch.nn.functional.relu(self.GCN_layers(edges, features)) hidden_representations.append(gcn_representation) hidden_representations = torch.cat(tuple(hidden_representations)) sub_graph_representation = hidden_representations.view(-1, self.number_of_nodes, self.args.gcn_out_channel) sub_graph_representation = self.dynamic_routing(sub_graph_representation) sub_graph_representation = sub_graph_representation.unsqueeze(dim=0) graph_representation = self.LSTM_layers(sub_graph_representation) prediction = self.dens_layers(graph_representation) prediction = torch.nn.functional.relu(prediction) prediction = prediction.squeeze(-1) return graph_representation, prediction
这段代码是一个PyTorch模型的前向传播函数。该模型接受一个包含多个子图的输入数据,每个子图有其自己的特征和边集合。模型将每个子图的特征和边集合作为输入,通过多层GCN(图卷积神经网络)编码特征,并将所有子图的GCN表示连接成一个大矩阵。接着,该模型通过动态路由算法计算所有子图的聚合表示。然后,该模型将聚合表示输入到LSTM(长短时记忆模型)中,以学习所有子图的序列模式。最后,通过一个密集层,该模型预测每个子图的标签。返回的结果是整个图的表示和预测。
阅读全文