基于图卷积神经网络的工业机器人故障诊断系统及方法

本发明涉及工业机器人故障检测领域，尤其涉及一种基于图卷积神经网络的工业机器人故障诊断系统及方法。采用如下技术方案：包括数据获取模块、节点构建模块和图结构故障检测模块；数据获取模块用于收集故障信号并进行预处理；节点构建模块用于根据故障信号构建多个节点；图结构故障检测模块用于根据节点形成邻接矩阵，对邻接矩阵进行图卷积，训练学习以输出故障分类结果。有益效果在于：在考虑节点关系的同时也考虑节点自身的因素，使得邻接矩阵更具有自适应性，同时使用峰值变化度矩阵加入到度矩阵中对初始邻接矩阵进行处理，可有效提高邻接矩阵的实用性，提高故障诊断精度。