图卷积网络关于故障诊断的代码

在基于卷积神经网络（CNN）的故障诊断应用中，尤其是对于机械系统的故障检测，如轴承故障，通常会使用到图卷积网络（Graph Convolutional Networks, GNNs）。这些网络允许从设备的复杂拓扑结构中提取特征以进行故障识别。

尽管具体代码可能因库的不同而异，但这里有一个基本的概念框架[^1]：

# 假设使用PyTorch Geometric库
import torch_geometric.nn as gnn

# 加载设备或轴承的图数据 (adjacency matrix, node features)
edge_index, x = load_graph_data()  # 这里x代表节点特征矩阵，edge_index代表边的关系

# 初始化GNN模型，比如GCN（Graph Convolutional Network）
model = GCNConv(in_channels=x.shape[-1], out_channels=16, num_layers=8)

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01)

# 训练循环
for epoch in range(num_epochs):
    model.train()
    out = model(x, edge_index)
    loss = criterion(out, y)  # y是标签
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

# 测试阶段
model.eval()
with torch.no_grad():
    pred = model(x, edge_index).argmax(dim=1)
    accuracy = (pred == y).float().mean()

请注意，这段代码仅示例性，实际实现可能需要更复杂的预处理步骤和更详细的参数调整。在实际应用中，可能还需要对数据进行标准化、数据增强等操作。