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申请/专利权人：武汉科技大学
摘要：本发明属于暖通空调故障诊断技术领域，公开了一种可解释的图神经网络暖通空调系统故障诊断方法及系统，通过引入图神经网络GNN，本发明分别从图和节点两个角度提出两种不同的图生成方法，并构建适用于这两种方法的GNN故障诊断模型。图生成方法从整体系统结构出发，捕捉系统中各设备之间的关系，而节点生成方法则关注单个设备的状态和特征。解决了传统方法在复杂系统中的应用局限性。在空气处理机组数据集中，输入梯度方法表现最佳，而敏感显著性分析、导向反向传播梯度和反卷积方法效果相近。其中，导向反向传播梯度和反卷积方法在两个数据集都具有相同的解释效果。
主权项：1.一种可解释的图神经网络暖通空调系统故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：使用两种不同的图生成方法，分别从图和节点的角度构建图神经网络故障诊断模型；对所构建的图神经网络故障诊断模型进行验证，并探究其在两种不同的暖通空调系统中的诊断效果；实现暖通空调表格数据向节点级图数据的变换，采用kNN的top2邻近处理；在图神经网络模型中用tanh或Softsign激活函数替换原始的ReLU激活函数，同时保留输入变量数据的正负值信息，以防止故障辨识信息的丢失；GNN模型中图卷积过程对每个节点进行聚类和更新等操作提取图数据的特征，以避免池化处理，确保输入特征变量与故障类别InputXGradient等四种解释方法信息反演的一一对应关系，从而方便构建匹配度评价指标。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉科技大学 可解释的图神经网络暖通空调系统故障诊断方法及系统
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