面向磨煤机组故障诊断的聚类粗化图模型

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摘要： 磨煤机组是火力发电厂的重要设备之一，为了保证生产过程的安全性和稳定性，提出一种基于聚类粗化图卷积神经网络（CC-GCN）的故障诊断方法。首先通过KNN算法在原始故障样本之间建立图结构并转换成图样本，然后利用谱聚类将图样本压缩成多级粗化图，并分别对每一级别的粗化图进行卷积操作以及特征的融合，最后基于图分类方法对故障样本进行故障诊断。（剩余8720字）

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