基于Python的GNN图神经网络故障诊断代码

简介：
本项目采用Python语言实现基于图神经网络（GNN）的故障诊断系统，旨在通过分析复杂系统的图形结构数据来精准定位和预测潜在故障。 本段落提出了一种基于图神经网络（GNN）的故障诊断框架，该框架使用了PyTorch和PyTorch Geometrics工具包。整个框架分为数据预处理以及基于GNN的故障诊断与预测两个主要部分。 在数据预处理阶段，该框架提供了三种构建时间序列图的方法：KNNGraph、RadiusGraph 和 PathGraph。这些方法有助于捕捉数据中的空间特征及其相互关系。 到了基于GNN的故障诊断和预测阶段，框架结合了节点分类及图分类回归等任务与实际故障诊断和预测需求，并设计了一套相应的架构。通过这种方法，该框架能够更好地处理样本或多个传感器之间的空间特性，从而提高故障诊断和预测的效果。 这种利用图结构特性的基于GNN的方案为解决故障诊断和预测问题提供了一个新颖且有效的途径，它克服了传统方法在捕捉数据中关联信息及应对空间特征方面的局限性。