面向磨煤機組故障診斷的聚類粗化圖模型
打開文本圖片集
摘要： 磨煤機組是火力發(fā)電廠的重要設備之一，為了保證生產(chǎn)過程的安全性和穩(wěn)定性，提出一種基于聚類粗化圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CC-GCN）的故障診斷方法。首先通過KNN算法在原始故障樣本之間建立圖結(jié)構(gòu)并轉(zhuǎn)換成圖樣本，然后利用譜聚類將圖樣本壓縮成多級粗化圖，并分別對每一級別的粗化圖進行卷積操作以及特征的融合，最后基于圖分類方法對故障樣本進行故障診斷。（剩余8720字）