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龙图腾网恭喜浙江大学;华东交通大学申请的专利一种异构时序数据故障因果溯源方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119538992B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510109009.4，技术领域涉及：G06N3/0499；该发明授权一种异构时序数据故障因果溯源方法是由赵春晖;王浩;陈佳威设计研发完成，并于2025-01-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种异构时序数据故障因果溯源方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种异构时序数据故障因果溯源方法，该方法通过上下文自适应激励高斯核嵌入将离散变量转化为信息粒度更高的隐连续变量，进而实现在统一连续空间中的因果发现；在潜在连续性恢复阶段，通过设计预测任务引入连续变量的指导信息，自监督地调整上下文自适应激励高斯核嵌入的参数，增强其恢复潜在连续性的能力，并通过重构机制确保恢复过程可逆性；在因果结构学习阶段，通过稀疏性正则化约束筛选关键因果关系，构建总体因果图，为故障分析提供支持。本发明能够在异构变量场景下精准的确定时序因果关系，为过程故障的根因溯源提供了重要的可靠信息，助力准确诊断故障源头，从而有效保证实际生产的安全性。

本发明授权一种异构时序数据故障因果溯源方法在权利要求书中公布了：1.一种异构时序数据故障因果溯源方法，其特征在于，包括以下步骤：1收集异构时间序列故障数据，具体包括连续变量和离散变量，并使用最大最小值标准化方法处理连续变量，以构建训练集；其中，所述异构时间序列故障数据包括进料流量、流的流量、反应器压力、产品分离器压力、汽提塔压力、汽提塔温度、汽提塔蒸汽流量、流的阀门开度和汽提蒸汽阀开度；进料流量、流的流量、汽提塔温度、汽提塔蒸汽流量、流的阀门开度和汽提蒸汽阀开度为连续变量；反应器压力、产品分离器压力和汽提塔压力为离散变量；2利用上下文自适应激励高斯核嵌入处理训练集中的离散变量，恢复获得对应的隐连续变量；所述上下文自适应激励高斯核嵌入用于处理离散变量的时间序列得到对应的连续值时间序列，进行多尺度自适应加权聚合集成离散变量的多尺度时间信息，以恢复获得对应的隐连续变量，具体包括如下步骤：2.1上下文自适应激励高斯核嵌入中的高斯核具有平滑属性，能够在结构上表征时间邻接密集度，其表达式为： 其中，表示高斯核，t和t′为离散变量时间序列中的任意时间点，σ表示高斯核的带宽；2.2利用步骤2.1确定的高斯核处理离散变量，具体为：对于给定的第j个离散变量时间序列将非零值的时间点视为激励时间点，假设t′为时间序列中的一个激励时间点，在其周围叠加一个带宽为σ的高斯核，并将其归一化，其表达式为： 其中，fΔt；σ表示高斯核，表示归一化因子，Δt2＝t-t′2表示任意时间点t与激励时间点t′间的距离；按照上述高斯核的表达式所示的方式，通过叠加离散变量时间序列上所有激励时间点对应的高斯核函数，以获取离散变量时间序列在时间点t的连续值序列，表示为： 其中，表示离散变量时间序列在时间点t的连续值序列，表示第j个离散变量时间序列中第t个时间点上的取值；2.3基于步骤2.2获得的离散变量时间序列在时间点t的连续值序列，通过对多种尺度的激励高斯核函数按其对应的权重进行聚合，融合离散变量的多尺度时间信息，实现隐连续性的恢复，获得时间点t对应的隐连续变量表示为： 其中，εt为服从正态分布的噪声项，即2.4基于步骤2.3获得的离散变量时间序列在时间点t的隐连续变量获取离散变量时间序列对应的隐连续变量表示为3为每个连续变量和离散变量搭建其对应的连续变量预测器和离散变量解码器，并使用步骤1构建的训练集和步骤2恢复获得的隐连续变量进行训练，以最小化潜在连续性学习阶段的总损失函数为优化目标，优化连续变量预测器、离散变量解码器和上下文自适应激励高斯核嵌入的参数，以获取训练好的离散变量解码器和上下文自适应激励高斯核嵌入；4利用步骤3训练好的离散变量解码器和上下文自适应激励高斯核嵌入，使用训练集中的数据进行因果结构学习，以最小化因果结构学习阶段的总损失函数为优化目标，优化上下文自适应激励高斯核嵌入的权重系数参数、隐连续变量预测器和连续变量预测器的网络参数，以获取训练好的隐连续变量预测器、连续变量预测器和上下文自适应激励高斯核嵌入；并根据训练好的隐连续变量预测器和连续变量预测器的参数获取总体因果图；5利用步骤4训练好的上下文自适应激励高斯核嵌入将在线异构时序故障数据中的离散变量恢复为隐连续变量，与在线异构时序故障数据中的连续变量共同输入至步骤4训练好的隐连续变量预测器和连续变量预测器中，以获取总体因果图，用于过程的故障分析。

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