轴承游隙自适应的图神经网络补偿系统及方法

本发明涉及机械工程和人工智能技术领域，具体涉及轴承游隙自适应的图神经网络补偿系统及方法，包括数据采集模块、拓扑感知图构建模块、双向图神经网络模块、自适应补偿模块、相位编码模块和融合重构模块，本发明创新性地将轴承内部滚珠与保持架的关系构建为具有拓扑特性的图结构，利用双向图神经网络实现信号与游隙变化趋势预测；通过多目标优化、滑动编码器和自学习优化单元对预测的游隙变化趋势进行自适应补偿；采用相位编码和反相位编码技术对补偿后的游隙变化趋势进行处理，并与原信号融合重构形成补偿后信号，本发明在训练中采用包含游隙变化趋势信息与理论游隙趋势信息差异以及补偿后原信号与真实信号差异的双重约束损失函数。