故障诊断 | GNN图神经网络故障诊断（Python）
文章概述
本文提出的基于图神经网络（GNN）的故障诊断框架采用了PyTorch和PyTorch Geometrics。该框架主要分为数据预处理和基于GNN的故障诊断与预测两个部分。
在数据预处理阶段，框架提供了三种图的构造方法，包括KNNGraph、RadiusGraph和PathGraph，用于构建时间序列图。这些方法有助于捕获数据中的空间特征和关系。
在基于GNN的故障诊断与预测阶段，框架将节点分类和图分类回归等图上任务与故障诊断和预测相结合，设计了相应的体系结构。通过这种方式，框架可以更好地处理样本或多传感器之间的空间特征，提高故障诊断和预测的准确性和效率。
这种基于GNN的方法为故障诊断和预测提供了一种新颖而有效的框架，利用图结构的特性来捕获数据中的关联信息，从而改善了传统方法在处理空间特征方面的局限性。
模型描述
在故障诊断和预测中，传统的基于深度神经网络（DNN）的方法通常专注于从采集的信号中提取时间特征，而忽视了样本或多传感器之间的空间特征。为了有效建模空间特征，许多研究尝试使用卷积神经网络（CNN）来捕获这些特征。然而，由于CNN的工作机制，它们无法明确地将样本或多传感器之间的潜在关系嵌入到所获得的空间特征中。
与使用CNN的方法相比，图神经网络（GNN）具有通过图的边缘传播节点信息并学习有前途的节点或图表示的能力。图的边缘反映了样本或多传感器之间的关系，因此GNN能够更好地捕获这些关系。在图卷积的过程中，信息沿着加权边进行聚合，从而有效地考虑了节点之间的连接关系。
因此，讨论这种新兴的深度学习技术在故障诊断和预测方面具有重要意义&