基于图卷积神经网络的滚动轴承故障诊断

摘要： 滚动轴承在噪声环境下发生故障时其振动信号往往呈现出非平稳、特征混叠、故障特征易被噪声淹没等特点，为更有效地挖掘其在强噪声环境中的故障特征，提高诊断准确率，提出一种基于图卷积神经网络（Graph Convolutional Networks,GCN）的滚动轴承故障诊断方法。首先，通过快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform,FFT）将振动信号转化为频域信号，并...