基于故障相关变量因果关系分析的工业过程故障根因诊断

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摘 要 提出了一种数据驱动的故障根因分析方法，旨在通过数据处理和可解释相关性分析，准确识别系统故障的根本原因。首先，采用基于神经网络的变量挑选方法，通过深度学习技术自动挑选出与故障相关的关键变量，以提高数据的有效性。随后，运用沙普利加法解释模型对挑选出的变量进行可解释相关性分析，分析各个变量对故障发生时系统的贡献度。（剩余16428字）

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