多传感器异常诊断模型

因果约束抗分布偏移

引入因果约束的图注意力网络，实现智能车辆多传感器异常的可靠根因诊断与可解释分析。

Shixiang, Chen · 闵海根 · Wu, Xia · Zhao, Xiangmo

Engineering Applications of Artificial Intelligence 2026

技术优势

抗分布偏移

引入因果约束的稀疏注意力机制，避免虚假相关，在环境变化下仍能可靠诊断。

自适应报警阈值

基于数据异常度加权的滑动自适应阈值，减少环境变化时的误报和漏报。

可解释根因诊断

通过特征重构误差、变量因果关系和图注意力权重，定位并识别异常传播路径中的根因。

应用场景

• 车载异常监测：实时诊断传感器异常，防止感知失效导致安全事故。
• 多传感器融合诊断：利用多源数据融合定位跨传感器异常传播路径。
• 传感器状态监测：无需额外硬件，基于软件模型监测传感器健康状态。