Multi-Level Temporal Graph Networks with Local-Global Fusion for Industrial Fault Diagnosis

Cet article propose un réseau de graphes temporel multi-niveaux avec fusion de caractéristiques local-global pour le diagnostic des pannes industrielles. Il aborde les relations complexes entre les capteurs en construisant dynamiquement des graphes de corrélation et en combinant des encodeurs basés sur LSTM pour les caractéristiques temporelles avec des couches de convolution de graphes pour les dépendances spatiales.