一种基于非均匀超像素图神经网络数据因果解耦表征方法

本发明涉及故障诊断技术领域，具体是一种基于非均匀超像素图神经网络数据因果解耦表征方法。本申请能够高效地处理和分析待测对象的故障数据，通过快速连续小波变换将复杂信号转化为直观的时频图像，进而利用超像素分割技术细化图像特征，不仅提高了特征提取的精准度，还通过构建关系图和图卷积网络模型，实现了对待测对象故障因果关系的深度挖掘和准确预测，为待测对象故障的实时监测和诊断提供了强有力的支持，有助于提升设备的维护效率和运行安全性。