基于whvg和gcn_gin+的滚动轴承故障诊断
时间: 2023-05-09 14:02:37 浏览: 131
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
ModuleNotFoundError: No module named 'gcn_model'
这个错误通常表示在你的Python环境中找不到名为"gcn_model"的模块。这可能是由于以下原因之一导致的:
1. 模块没有被正确安装,你需要使用pip安装该模块;
2. 你的Python环境没有正确地配置,你需要将模块所在目录添加到PYTHONPATH环境变量中;
3. 模块名称可能拼写错误,你需要检查模块名称是否拼写正确。
如果你仍然无法解决这个问题,可以提供更多的上下文信息以帮助我更好地理解问题并为你提供更具体的建议。
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。