发明专利已授权

一种基于多视角图神经网络的风电机组故障诊断方法

📄 申请号：CN202210841156.7 📄 发布日：2026/05/07

著录项目信息

申请日

2022-07-18

公开号

CN115272811B

公开日

2025-11-28

申请人

燕山大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V10_80

IPC 分类号

G06V10_80 , G06V10_82 , G06V10_764 , G06Q50_06 , G06N3_042 , G06N3_045 , G06N3_0464 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

图神经网络人工智能算法故障诊断风电机组图神经网络

应用场景

风电机组故障诊断, 新能源发电, 设备健康管理

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摘要

本发明公开了一种基于多视角图神经网络的风电机组故障诊断方法，首先从风电场获得多变量传感器时间序列历史数据，将处理后的多变量传感器时间序列数据从不同视角构建成多视角图结构数据，接着对每一种图结构数据进行图表示学习，输入多个独立并行的图卷积神经网络进行特征提取，经过图池化层后使用一个读出层来聚合节点特征从而获得多图特征表示。然后将多图特征表示输入多图交互学习融合模块得到多图共享表示，再将其拼接获得融合后的全局图表示。最后将全局图表示输入FC层，并用softmax分类器输出不同故障类型的概率，最终得到各状态的故障类型标签。本发明通过多图交互学习融合，可以学习到更有效的故障特征，提高故障诊断精度。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

运动模式可切换的软体驱动器

当前第 / 件

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：111 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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