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本发明提供了一种基于图Transformer的机械故障预测方法，涉及机械故障预测技术领域，具体包括如下步骤：对于三种故障信号：内圈故障信号、外圈故障信号和滚动球故障信号，基于图结构提取三种故障信息，并基于相似性得分判断不同故障之间的关联。基于GraphTransformer进行图特征提取。基于Bi‑LSTM对信号特征进行整合。对CWRU数据集划分训练集和测试集，利用交叉熵损失函数进行训练，对旋转机械故障进行预测。本发明的技术方案克服现有技术中的不能有效挖掘各信号之间的关联性、机械故障预测准确性
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN117830750A
(43)申请公布日2024.04.05
(21)申请号202410239088.6
(22)申请日2024.03.04
(71)申请人青岛大学
地址266071
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