基于边缘图注意力网络的轴承智能故障诊断

基于欧几里德空间的数据包含着节点和边的关系信息,比传统的欧几里得空间的数据具有更多信息。然而,传统的图卷积以及图注意力网路注重于节点信息的提取,对于边的信息利用不够充分。对此,通过结合可视图算法和边缘图注意力网络（EGAT）,将基于非欧几里德空间的不规则数据应用到轴承故障诊断领域。诊断过程分为两步：利用可视图算法将原始信号转化为图数据;利用EGAT对故障特征进行学习,然后即可进行故障诊断。实验结果表明：图卷积网络在单一轴承故障分类任务上能够达到 100%的准确率,表明所提出的方法对于轴承故障诊断具有明显的作用。