图卷积注意力交互网络

变转速故障诊断

一个用于旋转机械时变转速下的故障诊断的深度网络，通过图表示和自注意力机制提高诊断准确性，在训练样本不足时仍能保持最优性能。

Sichao, Sun · Xinyu, Xia · 周华

Nonlinear Dynamics 2025

技术优势

变转速下也准

通过多方向振动信号构建时空嵌套图，捕获时变转速下的故障信息，诊断模型不再局限于恒转速工况。

小样本够用

结合图卷积与自注意力的优势，模型在训练样本不足时仍能达到最优诊断结果，降低了数据采集成本。

应用场景

• 旋转机械故障诊断：在变转速工况下识别旋转机械故障类型，替代传统恒速诊断模型。
• 工业设备健康监测：对转速波动大的工业设备进行实时健康监测，及早发现故障。
• 智能制造预测维护：为智能制造中的预测性维护提供可靠的变转速故障诊断能力。