一种基于可解释因果图的过程系统诊断与根本原因分析方法

《Process Safety and Environmental Protection》：An Explainable Causal Graph-based Method for Diagnosis and Root Cause Analysis in Process Systems

工业过程系统的高维非线性与强耦合特性导致故障传播模式复杂化，本研究提出基于因果图的可解释根因追踪框架，通过单变量等效干预模型筛选关键故障指标，结合扩展收敛交叉映射构建异常传播路径，并设计冗余检测与剪枝策略优化因果图结构，最终通过触发与传播分析建立根因变量判别标准。实验表明，该方法在田纳西东岸过程中显著优于传统方法，有效提升根因识别与传播路径重构精度。

　　在当前工业系统不断向自动化和智能化方向发展的背景下，系统复杂性显著增加，呈现出高维非线性动态和紧密耦合的多变量交互特征。这种复杂性的提升不仅增加了系统运行的不确定性，也使得故障传播模式变得更加难以预测和控制。因此，精准识别异常路径并进行根本原因诊断，成为保障工业系统运行安全和可靠性的关键环节。本文提出了一种基于因果图的可解释根本原因追溯框架，旨在解决复杂工业系统中因高耦合性导致的故障诊断难题。

随着智能制造的兴起，工业系统正经历着数字化和智能化的深刻变革。这一过程融合了信息技术与先进生产设备，使得系统在规模和复杂度上持续扩大。然而，系统的高度耦合性也带来了新的挑战。在这样的系统中，局部参数偏差或设备故障可能会引发非线性的系统响应，从而导致连锁式的异常传播。这种连锁反应不仅影响系统的运行状态，还可能造成严重的性能下降、生产中断甚至安全事故。尽管现有的根本原因诊断模型在一定程度上能够帮助识别故障源头，防止系统性能恶化，并指导及时的故障处理，但在面对高度复杂的现代工业系统时，仍存在诸多问题，如知识获取成本高、逻辑控制回路复杂，以及工业知识的高度场景依赖性等。这些问题限制了传统方法在实际应用中的效果和推广能力。

为了解决上述问题，本文提出了一种新的可解释根本原因追溯模型。该模型采用等效干预分析方法，构建单变量评估指标以筛选与故障相关的关键变量。通过结合扩展的收敛交叉映射（Extended Convergent Cross Mapping, E-CCM）和冗余路径剪枝策略，该模型能够有效识别和去除因果图中的冗余路径，从而构建更加清晰的异常传播路径。在此基础上，采用基于评分的根本原因变量识别方法，精准定位异常的根本来源和关键传播节点。这一框架不仅提升了诊断的准确性，还增强了模型的可解释性，为工业系统的智能运行、维护和故障缓解提供了有力支持。

本文的研究成果在 Tennessee Eastman（TE）工艺过程中得到了验证。TE 工艺是一个广泛用于过程监控研究的基准数据集，它模拟了复杂的化学生产过程，涵盖了非线性、强耦合和时变动态等工业环境中的典型特征。该数据集包含多种反应、分离、循环和压缩过程，涉及原材料、反应物和副产物等材料之间的复杂相互作用。通过在 TE 工艺中的实验，本文展示了所提出方法在根本原因识别和异常传播路径识别方面的优越性，特别是在处理高度耦合系统时，相比传统方法具有更高的效率和准确性。

本文的结构安排如下。首先，介绍了与干预分析和收敛交叉映射（Convergent Cross Mapping, CCM）相关的研究进展。干预分析是一种通过外部干预来探索系统变量之间因果关系的重要方法，其核心思想是通过施加特定的扰动或变化，观察受影响变量的响应模式，从而推断系统内部的因果关系和交互机制。这一方法在复杂系统的因果推理和机制研究中得到了广泛应用。然而，传统的干预分析方法在处理高维、非线性且高度耦合的工业系统时，仍然存在一定的局限性。因此，本文提出了一种改进的干预分析方法，结合了单变量等效干预评估模型和扩展的收敛交叉映射技术，以提高因果关系识别的准确性和可解释性。

在方法论部分，本文详细描述了所提出的框架，该框架分为两个主要阶段：结构推理和根本原因追溯。在结构推理阶段，首先收集系统在异常条件下的时间序列数据，并利用因果推理方法构建相关变量的有向图。通过这一过程，可以初步识别系统中变量之间的潜在因果关系。在根本原因追溯阶段，通过冗余路径剪枝策略，去除因果图中不相关的路径，从而构建出更加清晰的异常传播路径。此外，采用基于评分的根本原因变量识别方法，进一步确定异常的根本来源。这一方法不仅能够提高诊断的准确性，还能够增强模型的可解释性，使得决策者能够更好地理解故障的传播机制。

在数据描述与预处理部分，本文详细介绍了 TE 工艺数据集的特点和应用场景。TE 工艺数据集因其高度的非线性和复杂性，被广泛用于工业过程监控和故障诊断的研究。该数据集包含了多个工艺单元，如反应器、分离器、压缩机等，这些单元之间通过材料、能量和信息的流动紧密耦合，构成了一个高度复杂的动态网络。在进行因果推理和根本原因追溯之前，需要对原始数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理、标准化等步骤，以确保后续分析的准确性。此外，为了提高因果关系识别的效率，还需要对数据进行降维处理，筛选出与异常高度相关的变量，减少计算复杂度。

在实验验证部分，本文通过 TE 工艺数据集对所提出的框架进行了全面评估。实验结果表明，该方法在识别根本原因和异常传播路径方面优于传统方法。具体而言，通过等效干预评估模型，能够有效筛选出与故障相关的关键变量，从而减少不必要的计算负担。结合扩展的收敛交叉映射技术，可以准确捕捉变量之间的因果关系，避免因线性模型无法处理非线性交互而导致的误判。此外，通过冗余路径剪枝策略，可以去除因果图中不相关的路径，提高路径识别的清晰度和准确性。最终，基于评分的根本原因变量识别方法能够精准定位异常的根本来源，为系统运行和维护提供科学依据。

本文的研究成果不仅在理论上拓展了因果推理和根本原因诊断的方法体系，还在实际应用中展示了其有效性。通过引入等效干预分析和冗余路径剪枝策略，本文提出的框架能够有效应对复杂工业系统中因高维、非线性和高度耦合性带来的诊断挑战。此外，该方法的可解释性使得决策者能够更好地理解故障的传播机制，从而制定更加有效的维护和优化策略。在 TE 工艺过程中的实验验证进一步证明了该方法的优越性，为工业系统的智能化发展提供了新的思路和技术支持。

本文的研究还揭示了当前工业系统在根本原因诊断方面的主要问题。首先，系统中存在大量的无关变量，这些变量可能会干扰真正因果链的识别，导致诊断结果的偏差。其次，工业系统的高耦合性使得变量之间的相互作用难以分离，传统的线性模型往往无法准确捕捉这些非线性关系。最后，因果图中可能出现大量冗余路径，这些路径可能掩盖真实的异常传播机制，影响诊断的准确性。因此，如何有效筛选关键变量、准确识别因果关系以及去除冗余路径，成为提升根本原因诊断效果的关键。

针对上述问题，本文提出了一种综合性的解决方案。首先，通过等效干预评估模型，构建单变量指标，筛选出与异常高度相关的变量，从而减少不必要的计算负担。其次，采用扩展的收敛交叉映射技术，结合因果推理方法，准确捕捉变量之间的因果关系，避免因线性模型无法处理非线性交互而导致的误判。最后，通过冗余路径剪枝策略，去除因果图中不相关的路径，提高路径识别的清晰度和准确性。这一框架不仅提升了根本原因诊断的效率，还增强了模型的可解释性，使得决策者能够更好地理解系统的运行机制和故障传播路径。

本文的研究成果在工业领域的应用前景广阔。随着工业系统向更高自动化和智能化方向发展，对根本原因诊断的需求也在不断增加。传统的诊断方法往往依赖于专家经验或复杂的建模过程，难以适应快速变化的工业环境。而本文提出的框架通过数据驱动的方式，能够自动识别关键变量和因果关系，为系统运行提供更加科学和高效的诊断支持。此外，该方法的可解释性也使其在实际应用中更具优势，能够帮助操作人员更好地理解系统状态和故障机制，从而做出更加精准的决策。

总之，本文提出了一种基于因果图的可解释根本原因追溯框架，通过等效干预评估模型、扩展的收敛交叉映射技术和冗余路径剪枝策略，有效解决了复杂工业系统中因高维、非线性和高度耦合性导致的诊断难题。该方法不仅提高了根本原因识别的准确性，还增强了模型的可解释性，为工业系统的智能化运行和维护提供了新的思路和技术支持。通过在 TE 工艺过程中的实验验证，本文展示了该方法在实际应用中的优越性，为未来工业系统的智能诊断和优化奠定了基础。