一种基于GCN-ResNet的滚动轴承故障诊断方法及装置
技术特征：
1.一种基于gcn-resnet的滚动轴承故障诊断装置，其特征在于：
2.根据权利要求1所述的装置，其特征在于：
3.根据权利要求1所述的装置，其特征在于：所述数据转发单元包括网络配置模块、数据转发模块、数据采样模块、数据存储模块、数据可视化显示模块、消息映射模块；
4.根据权利要求1所述的装置，其特征在于：所述数据融合分析单元包括数据清洗模块、数据转换模块、特征提取模块、特征融合模块、模型训练模块；
5.一种基于gcn-resnet的滚动轴承故障诊断方法，其特征在于：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于：s1具体步骤如下：
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于：s2具体步骤如下：
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：
10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：s5中，建立两层gcn模型包括步骤：
技术总结
本发明工业轴承状态监测，尤其涉及一种基于GCN‑ResNet的滚动轴承故障诊断方法及装置。其针对工业物联网应用场景中，数据融合对设备状态诊断能力差，以单一模态诊断设备状态准确率低、模型复杂度高等问题，提高了轴承状态监测的实时性与准确性。基于GCN‑ResNet的滚动轴承故障诊断装置，包括数据采集单元、数据转发单元以及数据融合分析单元；所述数据采集单元用于实现传感器多模态数据的采集并将数据传输至服务器；所述数据转发单元负责服务器与客户端之间的协同通信；所述数据融合分析单元用于融合分析多模态传感器数据，并用于实时监测轴承状态。
技术研发人员：柴安颖,房照博,郭晨阳,王磊,印万达
受保护的技术使用者：沈阳工业大学
技术研发日：
技术公布日：2024/11/14
文档序号 :
【 40002652 】
技术研发人员：柴安颖,房照博,郭晨阳,王磊,印万达
技术所有人：沈阳工业大学
备 注：该技术已申请专利，仅供学习研究，如用于商业用途，请联系技术所有人。
声 明 ：此信息收集于网络，如果你是此专利的发明人不想本网站收录此信息请联系我们，我们会在第一时间删除
技术研发人员：柴安颖,房照博,郭晨阳,王磊,印万达
技术所有人：沈阳工业大学
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