可解释的图神经网络暖通空调系统故障诊断方法及系统

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。