发明专利已授权

一种融合多图神经网络的工业系统异常数据流检测与诊断方法

📄 申请号：CN202211026164.2 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2022-08-25

公开号

CN115659269B

公开日

2025-11-18

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F18_2433

IPC 分类号

G06F18_2433 , G06F16_901 , G06N3_0442 , G06N3_04 , G06N3_084 ,

技术画像

所属领域

神经网络人工智能算法异常检测工业数据分析神经网络

应用场景

工业自动化, 智能制造, 设备故障诊断, 过程监控, 预测性维护

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摘要

本发明公开了一种融合多图神经网络的工业系统异常数据流检测与诊断方法，包括：工业系统的拓扑结构图构建：基于工业系统中各设备之间的直接连接关系建立拓扑结构图；工业系统的功能结构图构建：基于工业系统中各设备之间的功能相似度建立功能结构图；融合多图神经网络的异常检测：融合多个图神经网络建立工业系统数据流预测模型，并根据预测数据与真实数据的差异实现异常检测；基于注意力机制的异常诊断：通过注意力权重的反向计算，得到影响异常产生的时间因素、语义因素和设备因素。本发明实现诊断的全面性和精确性。

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

一种基于耦合链接核中心性累积指标的提高相互依存网络鲁棒性的方法

当前第 / 件

一种建立描述磁流变阻尼器磁滞行为的新参数模型的方法

同领域国内专利 · IPC: (G06F18_2433)

G06F18_00 G06F18_10 G06F18_15 G06F18_20 G06F18_21 G06F18_211 G06F18_2111 G06F18_2113 G06F18_2115 G06F18_213 G06F18_2131 G06F18_2132 G06F18_2134 G06F18_2135 G06F18_2136 G06F18_214 G06F18_22 G06F18_23 G06F18_231 G06F18_2321 G06F18_23213 G06F18_2323 G06F18_2337 G06F18_24 G06F18_241 G06F18_2411 G06F18_2413 G06F18_2415 G06F18_243 G06F18_2431 G06F18_2433 G06F18_2451 G06F18_25 G06F18_26 G06F18_27 G06F18_40 覆盖36个领域

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