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一种基于图神经网络的氧气顶吹转炉小样本故障诊断方法

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本发明公开了一种基于图神经网络的氧气顶吹转炉小样本故障诊断方法，包括以下步骤：S1、获取待处理样本，去除样本噪声，对样本建模，得到完全图；S2、基于完全图，构建先验知识库与图的拓扑结构；S3、构建PGAT模型，并对其进行训练；S4、基于训练后的PGAT模型进行故障诊断。将有标签样本和无标签样本有规律地连接在一起，通过引入图注意力机制计算得到先验知识库与无标签样本之间相似程度；由于模型实现故障诊断的方式是通过对比先验知识库与无标签样本之间的相似程度，所以新加入的样本不完全依赖于图的拓扑结构，解决了图卷积神经网络不易于扩展的问题，只有少量有效数据的条件下，相比其他算法具有更好的故障诊断精度。

著录项

公开/公告号CN114580108A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-06-03

原文格式PDF
申请/专利权人兰州理工大学;
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申请/专利号CN202210233730.0
发明设计人曹洁;陈泽阳;王进花;陈伟;蒋栋年;李亚洁;
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申请日2022-03-10
分类号G06F30/17;G06F30/27;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06F119/10;
代理机构北京慕达星云知识产权代理事务所(特殊普通合伙);
代理人李冉
地址 730050 甘肃省兰州市兰工坪287号
入库时间 2023-06-19 15:32:14

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法律状态公告日

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2022-06-03

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