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分层图网络建模风电机组故障诊断【附代码】

news 2026/5/12 8:57:00

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（1）基于先验知识的分层图构建
风电机组各子系统（如传动链、偏航系统、变桨系统）内部传感器变量间存在强相关性，而不同子系统间的相关性相对较弱。基于这一先验知识，我们提出一种分层图构建方法。首先，根据风电机组的物理结构，将整个系统划分为多个局部子系统，例如叶片子系统、齿轮箱子系统、发电机子系统等。在每个子系统中，将传感器变量作为图的节点，并根据机理关系（如机械连接、热力学耦合）确定节点间的初始边连接，形成局部图。随后，为了捕捉跨子系统的潜在关联，构建全局图：将各局部图的节点通过全连接或基于相关性阈值连接，形成一个包含所有节点的大型图。这样，分层图结构既保留了子系统内部的紧密连接，又允许信息在不同子系统间流动，为后续的时空建模提供了符合物理背景的拓扑结构。

（2）多层时空图神经网络与故障溯源
在构建的分层图基础上，我们设计了一种多层时空图神经网络来提取时空特征。该网络由多个时空卷积模块堆叠而成，每个模块包含图卷积层和时间卷积层。图卷积层用于聚合邻居节点的空间信息，更新节点特征；时间卷积层则沿时间维度进行一维卷积，捕捉时间依赖。通过堆叠多个模块，模型能够逐步学习到不同层次的空间关联和长期时间依赖。为了进行故障检测，我们引入PCA重构残差分析。具体而言，利用正常工况下的数据训练PCA模型，得到每个变量的重构值。在监测阶段，将时空图网络提取的特征作为输入，通过PCA重构并计算每个变量的重构残差。当某个变量发生故障时，其重构残差会显著增大，从而定位故障变量。进一步结合分层图结构，可以追溯故障的传播路径：通过分析残差在图中相邻节点间的传递顺序，推断故障的起始部位和扩散过程。在真实风电机组数据集上的验证表明，该方法能够有效实现早期故障预警并准确定位故障源。

（3）基于注意力机制的多机组故障诊断
同一风电场内的多台风电机组通常处于相似的环境条件下，其运行数据存在时空相关性。利用多机组信息可以增强单机组故障诊断的鲁棒性，减少工况波动带来的误报。本文提出一种基于注意力机制的多机组故障诊断方法。首先，对每台机组的传感器数据分别构建分层图，并通过共享权重的多层时空图神经网络提取各自的时空特征。然后，引入注意力机制，计算不同机组特征之间的相似度权重，将关联紧密的机组特征进行加权融合。例如，对于目标机组，通过注意力汇聚其他机组的特征，形成增强的特征表示。融合后的特征再输入故障分类器或残差检测模块。这种多机组注意力融合能够有效利用风场整体信息，抑制单机组上的随机噪声和工况波动，提升诊断模型的稳定性和准确率。实验结果表明，该方法在真实SCADA数据上相比单机组模型具有更低的误报率和更高的故障检出率。

import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import numpy as np from torch_geometric.nn import GCNConv from torch_geometric.data import Data, Batch # 1. 分层图构建（简化版） def build_hierarchical_graph(num_nodes_per_subsystem, edges_within, edges_between): """ 构建分层图 :param num_nodes_per_subsystem: 每个子系统的节点数列表 :param edges_within: 每个子系统内部的边列表 (列表的列表) :param edges_between: 子系统之间的边列表 :return: edge_index 整体图的边索引 """ offset = 0 all_edges = [] for i, n_nodes in enumerate(num_nodes_per_subsystem): # 子系统内部边 for edge in edges_within[i]: all_edges.append([edge[0] + offset, edge[1] + offset]) offset += n_nodes # 子系统之间的边 for edge in edges_between: all_edges.append([edge[0], edge[1]]) return torch.tensor(all_edges, dtype=torch.long).t().contiguous() # 2. 时空图卷积模块 class SpatialTemporalConv(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size=3): super(SpatialTemporalConv, self).__init__() self.gcn = GCNConv(in_channels, out_channels) self.temporal_conv = nn.Conv1d(out_channels, out_channels, kernel_size, padding=kernel_size//2) def forward(self, x, edge_index): # x: [num_nodes, seq_len, features] (batch处理需合并) num_nodes, seq_len, feat = x.shape x = x.view(num_nodes * seq_len, feat) # 合并时间和节点 x = self.gcn(x, edge_index) x = x.view(num_nodes, seq_len, -1) x = x.permute(1, 2, 0) # [seq_len, features, num_nodes] x = self.temporal_conv(x) # [seq_len, features, num_nodes] x = x.permute(2, 0, 1) # [num_nodes, seq_len, features] return x class HierarchicalSTGNN(nn.Module): def __init__(self, node_features, hidden_dim, num_classes): super(HierarchicalSTGNN, self).__init__() self.stconv1 = SpatialTemporalConv(node_features, hidden_dim) self.stconv2 = SpatialTemporalConv(hidden_dim, hidden_dim) self.fc = nn.Linear(hidden_dim, num_classes) def forward(self, data): x, edge_index = data.x, data.edge_index # x: [num_nodes, seq_len, features] x = self.stconv1(x, edge_index) x = F.relu(x) x = self.stconv2(x, edge_index) # 全局平均池化 x = x.mean(dim=0) # [seq_len, hidden_dim] x = x.mean(dim=0) # [hidden_dim] return self.fc(x) # 3. 基于PCA的重构残差故障检测 class PCABasedDetector: def __init__(self, n_components=0.95): from sklearn.decomposition import PCA self.pca = PCA(n_components=n_components) def fit(self, normal_data): self.pca.fit(normal_data) def reconstruct_error(self, data): transformed = self.pca.transform(data) reconstructed = self.pca.inverse_transform(transformed) errors = np.mean((data - reconstructed) ** 2, axis=1) return errors # 4. 多机组注意力融合模块 class MultiTurbineAttention(nn.Module): def __init__(self, feature_dim): super(MultiTurbineAttention, self).__init__() self.query = nn.Linear(feature_dim, feature_dim) self.key = nn.Linear(feature_dim, feature_dim) self.value = nn.Linear(feature_dim, feature_dim) self.scale = feature_dim ** 0.5 def forward(self, x): # x: [num_turbines, feature_dim] Q = self.query(x) K = self.key(x) V = self.value(x) attn_weights = torch.softmax(Q @ K.T / self.scale, dim=-1) out = attn_weights @ V return out, attn_weights class MultiTurbineFusionModel(nn.Module): def __init__(self, base_stgnn, feature_dim, num_classes): super(MultiTurbineFusionModel, self).__init__() self.base_stgnn = base_stgnn # 共享的STGNN self.attention = MultiTurbineAttention(feature_dim) self.classifier = nn.Linear(feature_dim, num_classes) def forward(self, batch_list): # batch_list: 每个机组的Data对象列表 features = [] for data in batch_list: feat = self.base_stgnn(data) # 假设返回特征向量 features.append(feat) features = torch.stack(features) # [num_turbines, feature_dim] fused_feat, attn = self.attention(features) # 使用目标机组（假设第一个）的融合特征 out = self.classifier(fused_feat[0]) return out, attn # 5. 示例训练 if __name__ == "__main__": # 模拟数据: 2个机组，每个机组3个节点，时间步长10，特征维度5 num_nodes = 3 seq_len = 10 feat_dim = 5 edge_index = torch.tensor([[0,1,2,0,1,2], [1,2,0,2,0,1]], dtype=torch.long) # 简单图 # 构建数据 data_list = [] for i in range(2): # 两个机组 x = torch.randn(num_nodes, seq_len, feat_dim) data = Data(x=x, edge_index=edge_index) data_list.append(data) # 初始化模型 base_model = HierarchicalSTGNN(node_features=feat_dim, hidden_dim=16, num_classes=3) # 3种故障 fusion_model = MultiTurbineFusionModel(base_model, feature_dim=16, num_classes=3) # 前向 out, attn = fusion_model(data_list) print("预测输出:", out.shape) print("注意力权重:", attn) # 训练步骤 optimizer = torch.optim.Adam(fusion_model.parameters(), lr=0.001) labels = torch.randint(0, 3, (1,)) # 假设目标机组标签 loss = F.cross_entropy(out.unsqueeze(0), labels) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() print("损失:", loss.item())

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