基于多图卷积神经网络的主汽温系统故障诊

来源：动力工程学报杂志2023年第2期北京时间：

作者：吴铮, 张悦, 董泽,

摘要：针对主汽温系统具有大迟延、大惯性、非线性和时变性的特点,提出了一种基于多图融合-图卷积神经网络的故障诊断方法。建立邻接图和相关性图,将机组历史运行数据扩展为非欧式空间的图数据,引入特征权重和截断参数来约束节点间的相关性,对图信息进行融合。同时,利用邻接矩阵建立各运行数据间的拓扑信息,并通过深度图卷积结构融合邻近节点信息,建立系统数据与运行状态间的映射关系。结果表明:相较于概率神经网络(PNN)、长短期记忆神经网络(LTSM)和最小二乘支持向量机(LSSVM),所提MG-GCN模型的故障诊断准确率分别提升了11%、7%和16%,误检率、漏检率均较低,能够对多种系统故障类型进行准确识别,具有良好的故障诊断性能。

关键词：图卷积神经网络,主蒸汽温度系统,故障诊断,火电机组,拓扑结构,