知识引导的时空交互联邦学习在工业故障传播路径识别中的创新应用

为解决工业故障传播路径识别中数据隐私保护与特征利用不足的问题，研究人员提出了一种知识引导的时空交互联邦学习（STIN）方法。该方法通过构建知识引导的综合图（KGCGC）和时空软注意力预测模型（STSAPM），结合机制知识与数据协同分析，显著提升了因果关系的可解释性和模型泛化能力。实验证明其在田纳西-伊斯曼过程（TEP）和真实煤磨机组数据集上均表现优异，为工业系统安全优化提供了新思路。

　　

在工业过程管理中，故障传播往往引发连锁反应，导致系统性能下降甚至瘫痪。传统因果分析方法如格兰杰因果（Granger Causality, GC）和传递熵（Transfer Entropy, TE）虽广泛应用，但难以兼顾时空交互特征；而纯数据驱动的深度学习（DL）方法又面临数据隐私、非独立同分布（non-IID）数据分布及物理可解释性不足的挑战。为此，中国的研究团队提出了一种创新性的知识引导联邦学习框架——时空交互网络（STIN），相关成果发表于《Process Safety and Environmental Protection》。

研究团队采用三大关键技术：1）知识引导的综合图构建（KGCGC），生成融合空间信息的邻接矩阵；2）时空软注意力预测模型（STSAPM），挖掘多尺度特征交互；3）残差自适应参数聚合方案，优化联邦学习中的通信效率与模型精度。实验数据来自田纳西-伊斯曼过程（TEP）仿真和真实煤磨机组（CMU）数据集。

方法论
KGCGC模块通过机制连接图（MCG）生成增强空间信息的邻接矩阵，初步解决客户端数据的non-IID问题。STSAPM利用注意力机制捕捉时空同步演化特征，而传播方向图（PDG）的构建则确保因果关系的物理可解释性。

案例研究
在TEP仿真中，STIN准确识别了故障传播路径，其残差自适应聚合方案使模型准确率提升12%。在煤磨机组实际数据中，该方法成功协调了不同制造商设备的数据隐私与共享需求，验证了工业场景的适用性。

结论与讨论
该研究通过知识引导的联邦学习框架，首次实现了工业故障传播路径的时空交互分析与物理可解释性验证。其创新性体现在：1）突破传统DL的时空特征割裂局限；2）提出MCG与PDG协同的因果分析范式；3）为跨厂商设备数据共享提供隐私保护解决方案。未来可扩展至其他复杂工业系统，如化工与能源领域，推动工业智能化的安全升级。