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申请/专利权人：华东交通大学

摘要：本申请公开了一种电熔镁炉故障诊断方法、设备及介质，涉及工业炼镁故障分类领域，该方法包括：对历史综合数据进行归一化处理，得到相应的历史视频节点特征和历史电流节点特征，根据历史视频节点特征和历史电流节点特征构造视频内模态伴随矩阵、电流内模态伴随矩阵以及时序视频与电流跨模态伴随矩阵，进行时序多模态混合网络结构的训练，得到训练好的时序多模态混合网络结构，本发明通过对电流数据和视频数据进行内模态和跨模态矩阵构造，通过视频内模态伴随矩阵、电流内模态伴随矩阵、时序视频与电流跨模态伴随矩阵，能够采集时序数据中的高阶信息，利用该高阶信息进行电熔镁炉故障诊断，提高了电熔镁炉故障诊断精度。

主权项：1.一种电熔镁炉故障诊断方法，其特征在于，包括：获取电熔镁炉的历史工况数据；所述历史工况数据包括若干历史时间段对应的历史综合数据以及每一所述历史时间段对应的故障诊断真实值；历史综合数据包括历史视频数据和历史电流数据；对每一历史时间段对应的历史综合数据进行归一化处理，得到每一历史时间段对应的历史视频节点特征和历史电流节点特征；构造视频内模态伴随矩阵、电流内模态伴随矩阵以及时序视频与电流跨模态伴随矩阵，并将视频内模态伴随矩阵、电流内模态伴随矩阵以及时序视频与电流跨模态伴随矩阵输入至时序多模态混合网络结构中，得到每一历史时间段对应的历史故障诊断预测结果；视频内模态伴随矩阵包括所有所述历史时间段对应的视频节点特征和视频超边；视频内模态伴随矩阵中的视频超边所连接的若干视频节点对应的时间段之间的时间差小于第一时间设定值；电流内模态伴随矩阵包括所有所述时间段对应的电流节点特征和电流超边；电流内模态伴随矩阵中的电流超边所连接的若干个电流节点对应的时间段之间的时间差小于第二时间设定值；时序视频与电流跨模态伴随矩阵包括所有所述时间段对应的视频节点特征、电流节点特征和伴随边；伴随边所连接的两个目标节点对应的时间段之间的时间差小于第三时间设定值；目标节点为视频节点或电流节点；视频超边表示：对于相同模态的视频节点，认为相邻时间的节点具有相似性，构建超边；电流超边表示：对于相同的电流节点，认为相邻时间节点具有相似性，构建超边；伴随边表示：对于不同模态的视频节点和电流节点，认为相同时间戳上存在边，相邻的邻居节点上存在边；根据所述历史时间段对应的历史故障诊断预测结果和故障诊断真实值计算偏差值；利用所述偏差值对时序多模态混合网络结构进行迭代更新，直至满足迭代停止条件，得到训练好的时序多模态混合网络结构；采用训练好的时序多模态混合网络结构对待预测的电熔镁炉数据进行故障诊断，得到待预测的电熔镁炉数据对应的故障诊断预测结果；所述待预测的电熔镁炉数据包括当前时间段对应的视频数据和电流数据；故障诊断预测结果为正常工况或欠烧工况；所述训练好的时序多模态混合网络结构包括第一超图卷积模块、第二超图卷积模块、时序图注意力卷积模块、汇聚模块和故障诊断模块；所述第一超图卷积模块，用于对视频内模态伴随矩阵进行卷积处理，得到第一超图卷积特征；时序图注意力卷积模块，用于对时序视频、电流跨模态伴随矩阵和第一超图卷积结果进行融合，得到时序图注意力卷积特征；所述第二超图卷积模块，用于对电流内模态伴随矩阵进行卷积处理得到电流卷积特征；对电流卷积特征和时序图注意力卷积特征进行相加得到第二超图卷积特征；汇聚模块，用于对第二超图卷积特征和第一超图卷积特征进行聚合，得到聚合特征；故障诊断模块，用于根据聚合特征进行故障诊断，得到待预测的电熔镁炉数据对应的故障诊断预测结果。

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