复杂工业过程故障诊断：多层交互感知神经网络详解与实证

本PPT是围绕《基于多层交互感知层的复杂过程故障诊断方法》展开的，主要针对Interaction-Aware Graph Neural Networks (IAGNN)在复杂工业过程故障诊断中的应用。该研究背景着重阐述了随着工业进程如电力系统和化工行业的快速进步，健康监测系统的重要性日益凸显，尤其在降低成本和保障安全性方面。工业过程的多变量传感器数据具有高维和复杂相互作用的特点，使得故障诊断面临挑战，需要综合模型技术来解析这种非线性关系、相关性和控制规则。 论文介绍了现有过程工业故障诊断方法的两种主要流派：基于模型的方法和数据驱动的方法。基于模型的方法因现代工业复杂性而受限，而数据驱动的方法则通过特征提取和降维技术（如主成分分析、偏最小二乘法、图卷积神经网络和深度信念网络）进行异常检测和故障识别。 在此背景下，GNN（图神经网络）已被成功应用于机械故障诊断，其中IAGNN算法尤为关键。IAGNN的设计采用多层交互感知层，包括构图嵌入层、特征提取聚合向量层以及信息融合阶段。多层交互感知层的引入旨在解决单一层次模型可能面临的局限，如只关注局部信息可能导致粒度过大，冗余信息过多，以及特征提取能力不足的问题。通过结合KNN（k最近邻）和MINE（最大信息非参数探索）等策略，IAGNN能够捕捉到更丰富的交互信息，提升模型的表达能力和诊断准确性。 IAGNN的感知交互层算法流程包括：首先，使用滑动窗口技术对时间序列数据进行处理；然后，通过构图嵌入层将节点和边的信息转换为网络结构；接着，利用多层感知机制对节点进行特征提取，形成交互特征向量；最后，这些向量在聚合向量层中整合，得出故障诊断的综合结果。IAGNN的优势在于它能够有效地处理复杂工业过程中的冗余信息，并通过多层次的交互学习提高了故障诊断的效率和精度。 总结而言，该PPT深入探讨了如何利用IAGNN这一先进的图神经网络架构来应对复杂工业过程中的故障诊断问题，通过多层交互感知层的设计，不仅解决了数据复杂性带来的挑战，还为实际工业系统提供了有效的故障预防和早期预警解决方案。