因果推理图神经网络

跨工况泛化

一个因果解耦的图神经网络模型,通过分离故障因果与非因果表征并在表示层进行干预,提升在变工况和噪声环境下的跨域故障诊断泛化能力。

张钊 · Qi, Li · Shenbo, Liu · Zhigang, Zhang · Wei, Chen · 唐立军

Information Sciences 2025

技术优势

分离因果与噪声

通过解耦变换模块和互信息最小化正则,在表示层分离故障因果因子与非因果因子,减少伪相关。

抑制混淆效应

随机配对后门调整正则化减轻非因果因素的负面影响,提升模型在不同工作环境下的泛化。

应用场景