基于BDGL-CMI的传递熵网络因果推理的工业过程故障溯源Fault tracing of industrial process based on causal reasoning of transfer entropy network based on BDGL-CMI
魏淑娟1,2,3,5,齐咏生1,2,3,刘利强1,2,3,李永亭1,2,3,高学金4
摘要(Abstract):
针对复杂工业过程故障溯源时间长,且溯源过程受到多个因素的关联和影响,导致故障溯源效果差等问题,提出一种集成块降图形套索(BDGL)与条件互信息(CMI)的传递熵故障溯源算法。首先引入了优化的BDGL对子组进行建模,有效降低计算复杂度;之后应用传递熵进行因果分析,得到传递熵主要变量对,通过计算CMI,分析主要突出变量的直接和间接因果关系;最后根据溯源过程,确定精简的工业过程故障溯源图,分析故障根本原因,使得故障过程恢复。以冷水机组数据和田纳西-伊斯曼(TE)工业过程数据为研究对象,进行了故障溯源因果分析,验证了该溯源方法的有效性和实用性。该方法不仅提高了故障溯源方法的效率,还增强了结果的准确性和可解释性。
关键词(KeyWords): 图形套索;传递熵;条件互信息;因果推理;工业过程;故障溯源
基金项目(Foundation): 国家自然科学基金(62363029,62241309);内蒙古科技计划(2020GG0283,2021GG0164);内蒙古自然科学基金(2022MS06018,2021MS06018)。
作者(Author): 魏淑娟1,2,3,5,齐咏生1,2,3,刘利强1,2,3,李永亭1,2,3,高学金4
DOI: 10.3969/j.issn.1003-9015.2025.05.010