基于图卷积和多传感融合的跨设备故障诊断方法

打开文本图片集

中图分类号：TP277 DOI： 10.16579/j.issn.1001.9669.2026.02.003

0 引言

智能故障诊断在装备预测与健康管理系统中发挥着关键作用[1-3]。凭借能够处理海量数据、区分机械设备的健康状态，其在实际生产中得到了广泛的应用[45]。得益于深度学习（Deep Learning，DL）理论的繁荣发展和计算能力的快速提高，故障诊断方法的性能得到了极大的增强[6-7]

尽管基于深度学习的方法在故障诊断方面取得了长足的进步，但是它们的良好性能需要基于大量的标记数据，同时训练数据和测试数据具有相同的概率分布。（剩余17664字）