用于非平稳工业过程根本原因诊断的自适应移动窗口双检验格兰杰因果关系方法 高晶晶（Jingjing Gao）、 李雨婷（Yuting Li） 杨旭（Xu Yang）

《Processes》：Adaptive Moving-Window Dual-Test Granger Causality for Root Cause Diagnosis of Non-Stationary Industrial Processes Jingjing Gao, Yuting Li and Xu Yang

　　

摘要

非平稳特征的存在对工业过程中的根本原因诊断构成了重大挑战，因为它们可能会扭曲通过因果测试推断出的故障传播路径。为了解决这个问题，提出了一个适用于非平稳工业过程的自适应移动窗口双重检验格兰杰（Granger）因果框架。首先，开发了一种双重非平稳检验机制，该机制结合了增强型迪基-富勒（Augmented Dickey–Fuller）检验和克维亚特科夫斯基-菲利普斯-施密特-申（Kwiatkowski–Phillips–Schmidt–Shin）检验，用于评估过程变量的平稳性。接下来，设计了一种自适应移动窗口策略，根据非平稳性检验结果调整窗口长度。然后根据选定的窗口对时间序列进行分割，并拟合向量误差校正模型，以为因果测试提供坚实的基础。随后，在每个窗口内进行格兰杰因果检验，以捕捉变量之间的真实因果关系。最后，将各窗口的得分汇总起来，以确定根本原因并推断故障传播路径。该框架在田纳西东曼公司（Tennessee Eastman Process）的案例上进行了评估，结果表明它有效地提高了根本原因诊断的准确性。