卷烟制丝过程烟片加料工序半监督故障诊断模型构建方法

本发明公开了一种卷烟制丝过程烟片加料工序半监督故障诊断模型构建方法，本发明的主要设计构思在于，在充分考虑烟片加料工序的数据特性基础上，结合多尺度特征提取、图卷积网络和交叉优化机制，对烟片加料工序的工艺数据进行多尺度特征提取；同时，利用图神经网络独有的拓扑结构学习能力，将拓扑结构学习与多尺度特征提取及融合相结合，构建面向烟片加料工序的半监督故障诊断模型。与现有故障诊断策略相比，本发明能够有效提取多尺度特征并表征烟片加料工序的拓扑结构关系，通过对烟片加料工序数据提取不同尺度视角下的特征关联，结合变量间的拓扑结构关系以及多尺度特征融合方法进行建模，显著提升对于烟片加料工序故障的诊断效果。