一种基于超图神经网络的设备剩余寿命预测方法

本发明公开了一种基于超图神经网络的设备剩余寿命预测方法。首先根据待预测的设备类型获取数据集，之后进行动态构建超图结构，捕捉节点间的高阶交互关系，采用超图神经网络层学习得到带有空间结构信息的节点嵌入表示；通过时间信息捕获层对获得的带有空间结构信息的节点嵌入表示进行处理，最后通过全连接层输出得到设备剩余寿命预测结果。本发明考虑到了传感器节点之间存在的高阶交互关系，将传感器节点之间的空间结构信息有效的利用了起来，同时在时间信息捕获层采用高效的MLP模型，对比传统模型在预测设备剩余寿命问题上存在明显的优势。