基于混合图神经网络与路径图的电机故障诊断方法及系统

本申请涉及机械故障检测技术领域，公开了基于混合图神经网络与路径图的电机故障诊断方法及系统，所述方法包括：步骤S1、获取电机的时间序列数据并构建路径图；步骤S2、通过所述混合图神经网络模型进行分层特征提取；步骤S3、分别执行动态图池化操作对图结构进行降采样，并对降采样后的图进行全局聚合构成嵌入向量集合；步骤S4、融合嵌入向量集合生成统一的图级特征表示；步骤S5、分类器输出所述电机的故障诊断结果。本发明通过构建电机的时间序列数据的路径图，并采用混合图神经网络提取特征，从而有效建模信号的内在演化逻辑与结构依赖，解决了现有技术对此建模不足的缺陷，提升了诊断准确性。