基于工业互联网的多电机运行监控方法及装置

本申请公开了一种基于工业互联网的多电机运行监控方法及装置，其首先通过获取并提取每个电机的独立运行特征，接着，构建电机集群的静态邻接矩阵来显性化设备间的复杂关联关系，进而将这些丰富的信息输入至图卷积神经网络模型进行深度学习，从而得到能够反映电机集群整体拓扑关联与全局状态的聚合编码特征。这里，通过对电机集群全局状态的协同分析，能够精确识别并预测级联故障，避免其演变为大面积系统停机和重大事故，从而有效避免因监测系统缺乏协同性和全局性而导致的巨大经济损失。