基于图神经网络的工业设备故障预警分析方法及系统

本发明公开了基于图神经网络的工业设备故障预警分析方法及系统，涉及智能故障诊断与设备状态监测技术领域，包括构建时间片段数据张量，形成图神经网络输入结构；基于图神经网络输入结构，执行图神经网络的特征学习与关联分析，得到节点级嵌入表示；基于节点级嵌入表示，计算节点的故障关联性响应分布，评估传播风险并定位设备故障源。本发明解决了传统方法在早期建模阶段无法有效表达空间结构或测点间协同关系的问题，提升了整体建模的空间感知能力，从而为后续特征提取和异常分析奠定数据基础，通过对比嵌入重构值与原始观测值，计算节点级重构误差，实现了故障影响范围评估与溯源定位，为预警响应和检修决策提供量化支撑。