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基于多指标图注意力网络的水电机转轮状态关联分析方法
申请人信息
- 申请人:河海大学; 华能澜沧江水电股份有限公司
- 申请人地址:211100 江苏省南京市江宁区佛城西路8号
- 发明人: 河海大学; 华能澜沧江水电股份有限公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 基于多指标图注意力网络的水电机转轮状态关联分析方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311539378.4 |
| 申请日 | 2023/11/17 |
| 公告号 | CN117520779A |
| 公开日 | 2024/2/6 |
| IPC主分类号 | G06F18/20 |
| 权利人 | 河海大学; 华能澜沧江水电股份有限公司 |
| 发明人 | 陈玲; 曲力涛; 赵晓嘉; 毛莺池; 杨春明; 周洪亮; 吴封奎; 王彦芳; 梁朝钰; 杨怀荣 |
| 地址 | 江苏省南京市鼓楼区西康路1号; 云南省昆明市官渡区世纪城中路1号 |
摘要文本
本发明公开一种基于多指标图注意力网络的水电机转轮状态关联分析方法，包括：1)利用图结构对水电机转轮运行产生的多元时间序列进行显式建模；2)采用图扩散卷积重建节点之间的连接关系，实现特征的传递与融合；3)合并加权图并利用图注意力网络学习节点之间的注意力权重；4)引入fastDTW预训练并联合双重对比损失学习，更新模型参数，优化水电机转轮状态关联性度量结果。本发明用于发现水电机转轮状态之间的关联关系，根据关联关系提供了水电机转轮故障诊断的相关依据，可以帮助制定有效的运行优化、性能优化策略和维护计划，提高水电机的可靠性、效率和维护效果。
专利主权项内容
1.一种基于多指标图注意力网络的水电机转轮状态关联分析方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)利用图结构对水电机转轮运行产生的多元时间序列进行显式建模；(2)采用图扩散卷积重建节点之间的连接关系，实现特征的传递与融合；(3)合并加权图并利用图注意力网络学习节点之间的注意力权重；(4)引入fastDTW预训练并联合双重对比损失学习，更新模型参数，优化水电机转轮状态关联性度量结果。。来源：百度马 克 数据网