Multi-graph attention fusion graph neural network for remaining useful life prediction of rolling bearings

图形 计算机科学 人工神经网络 融合 人工智能 机器学习 理论计算机科学 语言学 哲学
作者
Yongchang Xiao,Lingli Cui,Dongdong Liu
出处
期刊:Measurement Science and Technology [IOP Publishing]
标识
DOI:10.1088/1361-6501/ad5de7
摘要

Abstract Graph neural network (GNN) has the proven ability to learn feature representations from graph data, and has been utilized for the tasks of predicting the machinery remaining useful life (RUL). However, existing methods only focus on a single graph structure and cannot integrate the correlation information contained in multi-graph structures. To address these issues, a multi-graph structure GNN prediction method with attention fusion (MGAFGNN) is proposed in this paper for GNN-based bearing RUL prediction. Specifically, a multi-channel graph attention module (MCGAM) is designed to effectively learn the similar features of node neighbors from different graph data and capture the multi-scale latent features of nodes through the nonlinear transformation. Furthermore, a multi-graph attention fusion module (MGAFM) is proposed to extract the collaborative features from the interaction graph, thereby fusing the feature embeddings from different graph structures. The fused feature representation is sent to the long short-term memory (LSTM) network to further learn the temporal features and achieve RUL prediction. The experimental results on two bearing datasets demonstrate that MGAFGNN outperforms existing methods in terms of prediction performance by effectively incorporating multi-graph structural information.
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