基于时空协同的工业缺失数据故障根因诊断方法及系统

专利概览

申请人

中南大学

发明人

吴德浩;高宝康;徐佳婧;黄科科;周晶;阳春华;桂卫华

申请号

CN202611139823.1

专利号

CN202611139823.1

法律状态

2026.08.25#公开;2026.09.11#实质审查的生效;2026.09.18#授权

主分类号

G06F18/20

IPC

G06F18/20;G06F18/15;G06F18/22;G06F18/25;G06F18/27;G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/0499;G06N5/04;G06F123/00;G06F123/02;G06N3/084

摘要

本发明提供一种基于时空协同的工业缺失数据故障根因诊断方法及系统，通过获取工业过程的多变量时间序列及观测状态，构建二值掩码矩阵；融合时间属性编码与节点编码生成位置嵌入，并按掩码初始化节点表示，使缺失节点仅包含位置嵌入，观测节点融合真实观测值；基于时滞因果概率矩阵采样因果图，通过因果引导路径聚合因果父节点的历史有效观测特征，通过时间自上下文路径提取变量的时间演化特征，融合后重构缺失数据；交替优化编码器参数与时滞因果概率矩阵，获得有向因果邻接矩阵；结合各节点的因果传播深度、传播范围及入度计算根因得分，将得分最高变量对应的设备或工艺环节确定为故障根因，实现缺失工业数据条件下故障传播关系重构与根因定位。

转化信息

许可费

面议