基于K-NN + GCN的轴承故障诊断模型
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模型简介：
在应用图卷积网络(Graph Convolutional Networks, GCN)到信号模式识别领域中，最关键的是如何构建数据的图结构；我们创造性的提出一种基于K-NN的轴承故障信号预处理的方法，来构建故障信号序列的图结构，并用GCN网络模型进行诊断识别，取得了一定精度的分类效果。（该方法还未发表论文，创新度高，可以拿来直接进行拓展应用）
● 数据集：CWRU西储大学轴承数据集
● 环境框架：python 3.9 pytorch 1.8 及其以上版本均可运行
● 准确率：测试集94%
● 使用对象：论文需求、毕业设计需求者
● 代码保证：代码注释详细、即拿即可跑通。
创新点：
创新一：
利用K-NN创建故障信号图结构
1. 轴承信号是一维序列，我们可以通过构建图结构来捕捉序列之间的相对位置关系。使用k近邻方法来建立节点之间的边连接关系。对于每个节点，找到其最近的k个邻居节点，并将它们与该节点连接起来。这样可以形成轴承信号的图结构，其中每个节点对应一个数据点，边表示节点之间的连接关系；
创新二：
利用GCN网络进行故障诊断
1. 处理图结构数据：经过预处理的轴承信号可以被视为一个复杂的图结构，其中节点代表不同的序列位置，边代表它们之间的关联。GCN网络是专门设计用于处理图结构数据的深度学习模型，能够充分利用节点和边的拓扑结构信息，有助于挖掘故障信号中的复杂关联和模式。
2. 捕捉局部和全局信息：GCN网络通过多层图卷积层的堆叠，可以逐步聚合节点的局部邻居信息，并最终得到包含全局信息的节点表示。在轴承故障领域，这种能力使得GCN网络能够同时捕捉局部振动特征和整体系统状态，从而提高故障诊断和预测的准确性。
3. 自动学习特征表示：GCN网络可以自动学习节点的特征表示，无需手动设计特征工程。在轴承故障领域，这意味着GCN网络可以从原始振动数据中提取关键特征，识别故障模式。
前言
本文基于凯斯西储大学（CWRU）轴承数据，先经过数据预处理进行数据集的制作和加载，最后通过Pytorch实现K-NN+GCN模型对故障数据的分类。凯斯西储大学轴承数据的详细介绍可以参考下文：
Python-凯斯西储大学（CWRU）轴承数据解读与分类处理
1 轴承故障数据的预处理
1.1 导入数据
参考之前的文章，进行故障10分类的预处理，凯斯西储大学轴承数据10分类数据集：
train_set、val_set、test_set 均为按照7：2：1划分训练集、验证集、测试集，最后保存数据
上图是数据的读取形式以及预处理思路
1.2 数据预处理，制作数据集
2 基于Pytorch的GCN轴承故障诊断
2.1 定义GCN分类网络模型
2.2 设置参数，训练模型
50个epoch，准确率94%，用GCN网络分类效果显著，模型能够充分提取轴承故障信号的全局空间和局部特征，收敛速度快，性能优越，精度高，效果明显!
2.3 模型评估
准确率、精确率、召回率、F1 Score
故障十分类混淆矩阵：
3 代码、数据整理如下：
