[发明专利]一种基于图马尔可夫注意网络的滚动轴承故障诊断方法在审
| 申请号： | 202210760515.6 | 申请日： | 2022-06-29 |
| 公开（公告）号： | CN115204280A | 公开（公告）日： | 2022-10-18 |
| 发明（设计）人： | 李祥;马军;熊新;王晓东 | 申请（专利权）人： | 昆明理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/00;G06F16/901;G06N3/04 |
| 代理公司： | 昆明合盛知识产权代理事务所(普通合伙) 53210 | 代理人： | 贺博 |
| 地址： | 650093 云*** | 国省代码： | 云南;53 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于图马尔可夫注意网络的滚动轴承故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：构造输入信息inputs_q，标签target_q，邻接关系矩阵adj，训练一个两层的GAT网络trainer_q，得到preds，编码成新编码输入，训练网络，更新，然后得到新preds和target_q，target_q将idx_train所拥有的部分替换为真实标签得到新target_q；最初的inputs_q和新target_q作为特征和标签，再训练trainer_q，trainer_q得到了更新。本发明让GATθ学出的概率分布尽可能与GATφ所学出的概率分布尽可能的一致，两个模型相互约束，采用EM算法将两个模型交替更新，解决了传统GAT网络无法对标签相关性进行建模的问题，避免了由于有标签节点不够而导致的模型失效问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 图马尔可夫 注意 网络 滚动轴承 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
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