管道故障诊断方法、装置、电子设备及计算机存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种管道故障诊断方法、装置、电子设备及计算机存储介质，属于管道故障诊断技术领域，其中，该管道故障诊断方法包括：基于多种传感器在待检测管道上的安装位置和各传感器采集的管道状态数据采用多种方式构建多个邻接矩阵；多个邻接矩阵用于表示管道状态数据之间不同维度的关联关系；对多个邻接矩阵进行融合得到多源邻接矩阵，采用预设的图卷积网络对多源邻接矩阵和管道状态数据进行特征提取，得到管道状态数据的特征向量；采用自编码器对特征向量进行降维处理，得到降维特征向量，并采用时间循环神经网络对降维特征向量进行识别，得到待检测管道的故障信息。本发明专利技术能够准确实现管道的故障诊断。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及管道故障诊断，尤其涉及一种管道故障诊断方法、装置、电子设备及计算机存储介质。

技术介绍

1、船舶机舱管道系统是船舶动力核心单元，其泄漏、堵塞等故障可能导致重大安全事故。

2、由于管道网络拓扑复杂、故障传播隐蔽性强，传统人工巡检与阈值报警方式存在漏检率高、响应滞后的问题。近年来，基于多传感器（流量、压力、振动）的数据驱动故障诊断方法逐渐普及，但是仍无法全面表征复杂管道系统的拓扑关系，且无法精确提取传感器数据的时空特征的，导致对管道故障的诊断准确率不高。

3、由此可见，现有技术因为无法全面表征复杂管道系统的拓扑关系导致对管道故障的诊断准确率不高。

技术实现思路

1、有鉴于此，有必要提供一种管道故障诊断方法，用以解决现有技术因为无法全面表征复杂管道系统的拓扑关系导致对管道故障的诊断准确率不高的问题。

2、为了解决上述问题，第一方面，本专利技术提供一种管道故障诊断方法，包括：

3、基于多种传感器在待检测管道上的安装位置和各传感器采集的管道状态数据采用多种方本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种管道故障诊断方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的管道故障诊断方法，其特征在于，所述采用多种方式构建多个邻接矩阵，包括：

3.根据权利要求2所述的管道故障诊断方法，其特征在于，所述基于各所述传感器采集的管道状态数据的全局关系构建粗粒度图邻接矩阵，包括：

4.根据权利要求2所述的管道故障诊断方法，其特征在于，所述基于各所述传感器采集的管道状态数据的局部关系构建细粒度图邻接矩阵，包括：

5.根据权利要求2所述的管道故障诊断方法，其特征在于，所述基于专家先验知识构建各管道状态数据的先验知识邻接矩阵，包括：</p>

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【技术特征摘要】

1.一种管道故障诊断方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的管道故障诊断方法，其特征在于，所述采用多种方式构建多个邻接矩阵，包括：

3.根据权利要求2所述的管道故障诊断方法，其特征在于，所述基于各所述传感器采集的管道状态数据的全局关系构建粗粒度图邻接矩阵，包括：

4.根据权利要求2所述的管道故障诊断方法，其特征在于，所述基于各所述传感器采集的管道状态数据的局部关系构建细粒度图邻接矩阵，包括：

5.根据权利要求2所述的管道故障诊断方法，其特征在于，所述基于专家先验知识构建各管道状态数据的先验知识邻接矩阵，包括：

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【专利技术属性】
技术研发人员：朱汉华，张子晗，王斌，邓义斌，苟萍，程宽，
申请(专利权)人：武汉理工大学，
类型：发明
国别省市：