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申请/专利权人：北京建筑大学
摘要：本发明涉及建筑机械分布外故障智能检测技术领域，公开了一种基于能量传播和图学习的分布外故障检测方法及系统，包括：采集典型故障状态下的振动加速度信号，进行相似度计算，得到由最大互信息系数构成的邻接矩阵，作为图神经网络中的输入。采用GraphSage图卷积方法，对邻接矩阵进行特征提取，生成每个节点表示。计算每个节点的能量分数，区分分布内和分布外数据。加强每个节点的分布外数据置信度估计，进行滚动轴承不同工况的分布外数据的识别和分布外数据的检测。本发明利用图神经网络和基于能量的模型，有效捕捉复杂的故障关联性，提高故障诊断的准确性。实现对分布内和分布外数据的精确区分。
主权项：1.一种基于能量传播和图学习的分布外故障检测方法，其特征在于，包括：采集典型故障状态下的振动加速度信号，进行相似度计算，得到由最大互信息系数构成的邻接矩阵，作为图神经网络中的输入；采用GraphSage图卷积方法，对所述邻接矩阵进行特征提取，生成每个节点表示；联系能量函数与概率密度之间的模型，得到GNN框架下的能量函数，计算每个节点的能量分数，设置能量分数阈值，区分分布内和分布外数据；加强每个节点的分布外数据置信度估计，根据基于能量分数的分布外数据智能诊断框架进行滚动轴承不同工况的分布外数据的识别和分布外数据的检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京建筑大学 一种基于能量传播和图学习的分布外故障检测方法及系统
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