知识图谱主动掩码推理方法在信息不足条件下的故障诊断研究

针对工业故障诊断中信息不足、数值差异细微及噪声干扰等难题，研究人员提出基于知识图谱(KG)的主动掩码推理方法(AMRN)。通过自监督对比学习增强知识表示敏感性，结合可学习掩码矩阵动态筛选关键节点，在电力行业实际数据中实现93.58%的准确率，显著提升信息贫乏条件下的诊断鲁棒性和可解释性。

　　

随着人工智能技术的快速发展，工业系统故障诊断正面临前所未有的机遇与挑战。当前主流的数据驱动方法虽能自动识别故障模式，却严重依赖高质量标注数据且缺乏可解释性；而传统的知识引导方法又受限于专家经验的僵化性，无法适应复杂多变的工业场景。更棘手的是，实际故障诊断过程中常遇到三大"拦路虎"：不同故障案例间的数值差异极其细微难以表征、故障现象中混杂大量无关噪声信息、以及实时响应时可用信息严重不足。这些问题使得现有方法在真实工业环境中的表现大打折扣，亟需一种能像人类专家般持续学习、精准决策的新型智能诊断方案。

来自华北某研究团队的科研人员创新性地提出"知识图谱主动掩码推理方法"，该成果发表在《Expert Systems with Applications》期刊。研究团队从电力行业真实故障案例库出发，首先构建包含8702例变压器故障的知识图谱(KG)，通过深度学习提取历史案例经验；继而开发基于自监督对比学习的知识表征框架，利用数据增强技术构造能凸显数值差异的正负样本对；最终设计可学习掩码矩阵的动态推理网络(AMRN)，在推理过程中智能筛选关键节点并屏蔽噪声。关键技术突破包括：采用对比学习解决文本数值表征不准的行业难题、通过主动掩码机制提升模型在信息贫乏条件下的洞察力、以及实现诊断过程的可视化路径追溯。

知识表征模型
研究团队创新性地将自监督对比学习引入知识表征。通过数值扰动数据增强策略，构造能突出0.5MPa级压力差别的正负样本对，使预训练语言模型能精准量化文本中的数值属性。实验显示该方法将混淆案例的区分度提升27.6%，有效解决"数值敏感度不足"这一行业痛点。

主动掩码推理网络(AMRN)
该网络包含三个创新模块：基于注意力机制的子图检索器从KG中定位相似故障场景；动态掩码矩阵通过门控机制学习节点重要性权重，在推理时自动强化关键特征（如"油温突变>70°C"）并弱化干扰项（如"环境湿度波动"）；多跳推理器则通过可解释的路径传播算法计算各故障原因的概率分布。

实验验证
在967例真实电力变压器故障测试集上，AMRN以93.58%的准确率超越所有基线模型。特别值得注意的是，在仅提供50%故障信息的极端条件下，其性能仅下降4.2%，显著优于对比方法12-15%的降幅。消融实验证实，掩码机制贡献了38%的性能增益，而对比学习模块使混淆案例错误率降低41%。

这项研究为工业智能诊断开辟了新范式。其创新性体现在三个方面：首次实现知识图谱中数值属性的精准表征，突破传统文本处理的局限性；提出的主动掩码机制模拟了人类专家的注意力分配策略，使AI具备"去伪存真"的认知能力；构建的端到端推理框架在保持高精度的同时满足工业场景对实时性和可解释性的严苛要求。该成果已成功应用于华北电网的智能运维系统，未来可拓展至化工、航空等复杂工业系统的故障预测与健康管理(PHM)领域。