基于注意力机制的多尺度时序融合网络解决多模态工业过程故障诊断难题

针对多模态工业过程中监测数据分布差异大、难以提取跨模态共享特征的问题，研究人员开发了基于注意力机制的多尺度时序融合网络(AMTFNet)。该模型通过多尺度深度卷积(MSDC)和门控循环单元(GRU)提取特征，并设计时序注意力机制(TAM)聚焦关键时间点，在Tennessee Eastman和三相流设施数据集上实现了优异的诊断性能，为不确定模式下的故障诊断提供了新思路。

　　

在现代工业系统中，安全问题始终是重中之重。随着工业过程规模和复杂度的不断提升，故障发生的概率及其潜在影响也显著增加。据统计，工业故障可能导致严重的经济损失、环境破坏甚至人员伤亡。虽然数据驱动的故障诊断方法(DDFD)如主成分分析(PCA)、支持向量机(SVM)等已取得一定成效，但面对工业系统多模式切换带来的数据分布差异问题，传统方法往往捉襟见肘。

多模式工业过程面临的核心挑战在于：不同运行模式下监测数据存在显著分布差异，这使得模型难以提取与系统健康状态相关的共享特征表示。更棘手的是，在故障和控制回路的共同作用下，系统会经历从瞬态到稳态的演变过程，某些时间点的行为可能与最终稳态响应不一致，这给特征提取带来了额外干扰。现有方法要么需要预先知道运行模式信息，要么忽视了不同时间点包含的跨模式共享信息量的差异。

针对这些难题，研究人员提出了一种创新性的注意力机制多尺度时序融合网络(AMTFNet)。该模型通过多尺度深度卷积(MSDC)提取多尺度上下文局部特征，利用门控循环单元(GRU)捕获长短期特征表示，并采用实例归一化来抑制模式特异性信息。最具特色的是设计了时序注意力机制(TAM)，能够自动聚焦于包含更多跨模式共享信息的关键时间点，从而显著提升诊断准确性。

研究采用了Tennessee Eastman过程数据集和三相流设施数据集进行验证。在技术方法上，主要运用了：1)多尺度深度卷积(MSDC)进行多尺度特征提取；2)门控循环单元(GRU)网络捕获时序特征；3)实例归一化处理模式特异性信息；4)创新的时序注意力机制(TAM)进行特征加权融合；5)采用Micro-F1、Macro-F1等指标进行性能评估。

研究结果显示：
在"问题描述"部分，研究明确了多模式工业过程故障诊断面临的三大挑战：数据分布差异、时间动态特性复杂和运行模式不确定。

"AMTFNet整体结构"部分详细介绍了模型的三大组件：特征提取器E使用MSDC和GRU提取特征；特征融合模块F通过TAM实现时序特征加权；分类器C完成最终诊断。其中MSDC采用不同膨胀率的卷积核(1,2,4)来捕获多尺度特征。

"特征提取器"部分证实，MSDC能有效提取多尺度上下文局部特征，GRU则擅长捕捉长短期时序依赖关系。通道级联操作将不同尺度特征融合，为后续处理提供丰富输入。

"时序注意力机制"部分展示了TAM的工作原理：通过计算注意力权重，突出包含更多跨模式共享信息的时间点，抑制可能引入噪声的时间点。可视化分析表明，TAM确实能准确识别关键时间步。

"实验与讨论"部分通过对比实验证明，AMTFNet在Micro-F1、Macro-F1等指标上显著优于现有方法。特别是在不确定模式场景下，其诊断准确率比次优方法平均提高5.3%。模型大小仅为1.2MB，具有实际部署优势。

研究结论指出，AMTFNet的创新性主要体现在三个方面：1)首次专门针对不确定模式场景设计诊断方案；2)通过TAM有效识别富含跨模式信息的关键时间点；3)在保持模型轻量化的同时实现优越性能。这项工作为复杂工业环境下的故障诊断提供了新思路，其源代码已在GitHub开源，便于工业界应用和学术界进一步研究。

这项研究的价值不仅在于技术方法的创新，更在于其解决了一个长期困扰工业实践的难题——如何在不知道当前运行模式的情况下实现准确故障诊断。随着工业系统智能化程度的提升，AMTFNet这类具有模式自适应能力的诊断方法将发挥越来越重要的作用。未来研究可进一步探索如何将该框架扩展到更复杂的工业场景，如存在模式渐变或混合模式的情况。