基于动态图卷积网络的轮式机器人故障诊断方法及系统

本发明公开了一种基于动态图卷积网络的轮式机器人故障诊断方法及系统，属于故障诊断技术领域。该方法包括：获取轮式机器人的多通道传感器数据，对不同通道的传感器数据进行相关性分析，生成传感器动态关联图；沿时间维度组合不同时间节点对应的传感器动态关联图，构建动态时空图；通过训练好的故障诊断网络对所述动态时空图进行处理，生成故障诊断结果；故障诊断网络通过时空图变换器模块对输入的动态时空图交替执行时序卷积和空间图变换器卷积，将多模态时序信息融入图节点的特征表示。能够提高模型对多传感器时空数据的理解和表示能力，进而提升故障诊断模型预测的准确性和鲁棒性；解决了现有轮式机器人故障诊断的鲁棒性较低的问题。