Explainable Causal Graph‐based Method for Diagnosis and Root Cause Analysis in Process Systems

doi:10.1016/j.psep.2025.107953

Explainable Causal Graph‐based Method for Diagnosis and Root Cause Analysis in Process Systems

2025-09-30

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DOI：10.1016/j.psep.2025.107953

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自动化和智能维护的日益普及加剧了工业过程系统的复杂性，其特征为高维非线性动力学和紧密耦合的多变量相互作用。这种演变加剧了跨层级故障传播模式，需要精确的异常路径识别和根本原因诊断以提升操作安全性与可靠性。本研究提出了一种基于因果图的流程系统可解释根本原因追溯框架。开发了一种单变量等效干预评估模型，以有效筛选关键故障指标并实施扩展收敛交叉映射，用于因果关系提取和异常因果图建模。此外，设计了冗余检测与剪枝策略，以全面重构异常传播路径。最后，通过异常触发与传播分析构建了根本原因变量的判别准则，并提出了根本原因变量可追溯算法，以提高诊断精度与机制可解释性。通过田纳西东曼过程的验证，所提出的方法在紧密耦合系统中，相较于传统可追溯方法，展现出在根本原因识别和传播路径识别方面的优越性能。

Explainable Causal Graph‐based Method for Diagnosis and Root Cause Analysis in Process Systems

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