一种基于MDGCN的高炉炼铁过程故障诊断方法

本发明涉及高炉炼铁的过程监测及故障诊断领域，旨在提供一种基于MDGCN的高炉炼铁过程故障诊断方法。在离线训练阶段利用样本数据构建样本矩阵，考虑存在没有实际观察值的抽象节点构造数据矩；根据生产过程拓扑结构构造图，计算邻接矩阵；将特征矩阵和构造的图输入MDGCN模型进行训练，从各图中学习不同层次的特征；在线监测阶段实时采集高炉炼铁系统的样本数据，然后参照离线训练阶段重建新的数据矩阵；利用图和邻接矩阵更新数据矩阵，输入MDGCN模型并预测是否存在故障以及故障类型。本发明能提取过程数据的动态特征，通过构建多通道GCN模型学习不同层次的特征；采用多层感知机分类器进行故障诊断，有效提高了故障诊断的准确率。