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申请/专利权人：中国科学院沈阳自动化研究所
摘要：本发明提供一种基于因果关系挖掘的工业过程故障根源诊断方法。通过对工业过程数据进行故障检测，故障隔离，故障相关变量进行因果关系挖掘，最后得到故障根源。首先将因果关系挖掘分为直接因果与间接因果挖掘，并通过根据当前因果图选择与待判定因果关系相关路径上的目标结点的父亲结点作为条件变量来提升直接因果关系的挖掘精度。再通过遍历目标结点的所有父亲结点集合的子集作为条件变量，来提高间接因果的挖掘精度。最后反复迭代上述步骤，来获取真实的因果图。本发明提出了迭代条件变量筛选法，解决了现有方法因条件变量过多或不足引起的相关性检测精度下降问题。通过本发明提高了时序数据因果关系挖掘精度，提高了工业过程故障根源诊断精度。
主权项：1.一种基于因果关系挖掘的工业过程故障根源诊断方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、采集工业过程变量数据，进行预处理；步骤2、对数据进行核主成分分析故障检测，判断是否为故障数据；步骤3、若是则进行故障隔离操作，得到故障相关变量；步骤4、对故障相关变量进行因果关系挖掘，获取因果图；步骤5、因果图中选取无父亲结点变量作为根源故障，用于提供给工业场景进行预警。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院沈阳自动化研究所 基于因果关系挖掘的工业过程故障根源诊断方法
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