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多模态曼哈顿图Lap-Transformer的故障诊断方法
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作者 苏树智 陈岩岩 +3 位作者 朱彦敏 董闯 许梦杰 秦子倪 《电子测量与仪器学报》 北大核心 2025年第12期43-52,共10页
针对传统图神经网络处理单一模态导致信息不完整、图结构构建不准确、难以有效捕捉节点间的空间依赖关系等问题,提出了多模态曼哈顿图Lap-Transformer的故障诊断方法。该方法通过曼哈顿距离构建一个新的图结构,从而更加稳定的度量节点... 针对传统图神经网络处理单一模态导致信息不完整、图结构构建不准确、难以有效捕捉节点间的空间依赖关系等问题,提出了多模态曼哈顿图Lap-Transformer的故障诊断方法。该方法通过曼哈顿距离构建一个新的图结构,从而更加稳定的度量节点间相似性,避免依赖固定拓扑结构,提升对复杂故障数据关系的适应性。同时,利用图拉普拉斯矩阵编码图拓扑信息,使注意力权重同时关注节点特征相似性和图结构连接性,增强对局部与全局关系的建模,从而有效捕捉节点间的空间依赖关系。通过在PU轴承数据集、AUST轴承数据集和掘进机轴承数据集上的实验,故障诊断平均准确率分别达到了99.7%、98.8%和99.8%,验证了该方法在轴承故障诊断中的优越性,在噪声和多工况体条件下具有显著的诊断准确率和较强的工况适应能力,并且该方法有较好的鲁棒性和稳定性,为轴承及其他机械设备的故障诊断提供了一种新颖且高效的解决方案。 展开更多
关键词 故障诊断 lap-transformer 图神经网络 轴承
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