一种基于图神经网络的液压元件状态识别系统

本发明公开了一种基于图神经网络的液压元件状态识别系统，包括如下模块：数据标准化模块，用于采集并标准化多模态传感器数据；高维张量生成模块，用于执行非线性映射处理，得到状态张量序列；潜在轨迹建模模块，用于根据改进的DreamerV3网络中，构建潜在状态轨迹图谱集合；当前状态构建模块，用于构建当前观测状态图；结构匹配模块，用于根据据图神经网络结构匹配器，确定最优匹配路径图；状态趋势推理模块，用于生成液压元件的未来状态演化趋势判断结果；可视化生成模块，用于生成数值趋势图和热成像分布图像。本发明通过改进的DreamerV3网络，实现液压元件状态演化智能识别。