摘要
本发明提供一种机理与数据融合的动态图故障检测方法及装置,涉及故障检测技术领域。该方法包括:获取关键变量的历史数据,构建机理图、静态数据图以及动态数据图,融合得到融合图;通过图卷积网络对融合图进行空间特征提取,通过门控循环单元对空间特征进行时间特征提取;对空间特征及时间特征进行整合,通过全连接层得到每个节点的预测值训练故障检测模型。本发明有效解决了工业生产数据存在动态性的挑战,精准捕捉关键生产变量的时序依赖和关联模式;结合机理知识与数据驱动方法的优势,使关键生产变量能够有效聚合,提升故障检测的准确性和鲁棒性。能够高效识别故障,增强对动态系统的适应能力,从而提高工业生产过程的安全性与稳定性。