一种基于图卷积脉冲残差网络的行星齿轮箱故障诊断方法

本发明涉及齿轮故障诊断技术领域，具体是一种基于图卷积脉冲残差网络的行星齿轮箱故障诊断方法。本发明基于图卷积脉冲残差网络的故障诊断方法，通过采集不同故障状态下的运行信息，经数据处理构建图数据并训练专属模型，实现对故障类型的精准预测。其优点在于将图卷积网络与脉冲残差网络结合，既保留了图卷积对数据依赖关系的捕捉能力，又借助残差结构缓解深层网络的梯度问题，同时融入脉冲神经元特性，提升了在复杂工况下对故障特征的识别精度和网络稳定性，为行星齿轮箱故障诊断提供了高效且可靠的全新途径。