关键词:
自动扶梯
图神经网络
故障诊断
维修策略推荐
摘要:
针对自动扶梯分布广泛、运行时间长且故障诊断耗时久的特点,提出了一种改进图神经网络的自动扶梯故障诊断方法。整个方法包含数据预处理、本体图构建、特征提取、图分类四个部分。并在特征提取阶段提出残差图神经网络,以增强特征的丰富程度,同时使用图神经网络生成节点向量,代替以往的均值向量,以最大程度保留特征图中每个节点的信息。将上述方法在郑州地铁二号线中的247条自动扶梯故障数据上进行训练和测试。实验结果表明,所提出的方法在故障检测任务上的Top1准确率为74.5%,Top3准确率为82.4%,可以准确诊断出故障位置。最后,在故障的维修策略推荐任务上再次验证,实验表明,此方法的Top1准确率为66%,Top3准确率为78%,可以推荐合适的维修策略。