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

技术画像

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

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。

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这项专利是否已经下证?

是的,该专利已下证,法律状态为“已下证”,公开号: CN115659269B

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权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图2
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