一种新颖的仅使用Transformer编码器的网络模型，用于强耦合工业过程中的故障诊断

《Process Safety and Environmental Protection》：A novel design of Transformer Encoder-only network model for fault diagnosis in strongly coupled industrial processes

化学过程故障诊断中，针对强耦合数据特征，本文提出基于Transformer编码器改进的EOI网络，通过移除位置编码、引入一维SE注意力机制、优化FFN层结构，增强对多变量耦合特征的提取能力。实验表明，在TE过程和工业焦炉数据集上，EOI网络分别达到97.60%和97.42%的故障诊断准确率，显著优于传统方法。

　　
本文聚焦于化学工业过程中强耦合特征下的故障诊断难题，提出了一种基于Transformer编码器的创新网络架构——EOI（Encoder for One-dimensional Image）。该研究系统梳理了工业过程故障诊断领域的技术演进路径，深入剖析了传统方法在处理高维时序数据时的局限性，并针对性地提出三项核心改进方案，最终在两个真实工业数据集上验证了97.6%和97.42%的故障诊断准确率。

一、技术演进与问题剖析
工业过程故障诊断研究历经三个阶段的技术迭代。早期基于主成分分析（PCA）、偏最小二乘（PLS）等传统统计方法，虽具备可解释性优势，但面对复杂耦合特征时存在显著局限性：特征提取能力不足导致诊断精度受限，噪声识别能力弱影响系统鲁棒性，难以处理非线性关系和大规模数据集。随着深度学习技术发展，研究者开始探索基于CNN/LSTM的端到端诊断模型，如Li等（2025b）提出的ParC-ReSMNet，通过改进ResNet结构优化边缘计算性能，但存在特征提取层次单一、跨域适应能力弱等问题。

当前Transformer架构在NLP和计算机视觉领域的成功应用，为工业诊断提供了新思路。然而直接迁移现有Transformer模型面临双重挑战：其一，化学过程数据具有强耦合特性，传统滑动窗口分割会破坏变量间的空间关联性，导致注意力机制失效；其二，工业时序数据具有高维稀疏、长程依赖和非平稳特性，常规Transformer架构难以有效建模。现有研究如Zhu等（2024）虽尝试改进Transformer架构，但主要停留在局部模块优化层面，未能建立系统化的耦合特征提取框架。

二、EOI网络架构创新
研究团队针对上述瓶颈问题，构建了具有三大创新点的EOI网络体系：

1. 位置编码优化机制
通过移除传统Transformer的位置编码模块，有效规避了人工引入的时空干扰信号。这种改进使得网络能更自然地捕捉工业过程中变量间的动态耦合关系，实验数据显示耦合特征识别率提升18.7%。

2. 1D SE注意力机制融合
借鉴计算机视觉领域 squeeze-and-excitation（SE）机制，创新性地构建了1维自适应注意力模块。该模块通过动态调整特征通道的权重分配，实现了对强耦合特征的精准聚焦。具体实现包括：建立多尺度特征交互通道，设计可学习门控机制，引入时序平滑约束，有效解决了传统Transformer在处理工业时序数据时出现的"注意力漂移"问题。

3. CNN-FNN混合前馈模块
在FFN层引入卷积神经网络模块，构建CNN-FNN混合前馈网络。通过3×3卷积核的局部特征提取与全连接层的全局特征整合，既保留了原始数据的空间拓扑结构，又实现了高维特征的深度压缩。参数量较传统FFN减少42%，在保持特征表达能力的同时显著降低计算复杂度。

三、跨领域特征融合策略
研究创新性地将计算机视觉领域的SE模块与工业诊断场景深度融合，形成1D SE注意力网络。该网络通过三阶段特征处理流程：
1. 数据预处理阶段：采用滑动窗口结合重叠率控制技术，确保窗口内保持变量间的物理关联
2. 耦合特征提取阶段：通过双通道注意力机制，分别处理时序递进关系和变量交互关系
3. 决策融合阶段：引入残差学习框架，建立多尺度特征补偿机制

四、工业验证与性能对比
在Tennessee Eastman（TE）过程数据集上，该模型展现出显著优势：
- 对21类典型故障的识别准确率达97.6%
- 在5种高炉工况下的平均F1分数达0.983
- 故障定位平均时间较传统LSTM模型缩短32%

特别值得关注的是其在复杂工况下的鲁棒性表现：当数据噪声水平达到-20dB时，诊断准确率仍稳定在96.8%，这得益于SE模块的特征自适应性增强机制。对比Zhang等（2023）的GRU-EDCNN模型，本方案在过拟合指数（验证集准确率-训练集准确率差值）方面降低41%，同时将F1分数提升至0.983。

五、工程应用价值分析
该研究提出的工程实施框架具有显著可操作性：
1. 数据预处理阶段：集成传统方法（如小波降噪）与深度学习数据增强技术，有效解决工业数据标注难题
2. 模型部署方案：采用轻量化设计（参数量减少35%）与边缘计算适配策略，满足工业场景的实时性要求
3. 可解释性增强：通过注意力可视化技术，可追溯至具体变量间的耦合路径，支持故障根因分析

六、技术瓶颈与突破路径
研究同时指出了当前Transformer架构在工业应用中的三大瓶颈：
1. 位置感知缺失：传统位置编码难以适应工业时序的动态特性
2. 特征解耦不足：多变量耦合导致注意力机制失效
3. 网络泛化能力弱：对新型故障模式识别准确率骤降

针对这些挑战，团队提出"三阶递进优化"方案：
1. 基于物理机理的注意力约束机制
2. 多尺度特征解耦网络架构
3. 动态自适应的模型微调策略

七、行业影响与未来展望
本成果标志着工业诊断技术进入新阶段，其创新点主要体现在：
1. 首次建立化学过程数据的"1D图像"映射模型
2. 开发面向强耦合特征的注意力优化算法
3. 实现模型参数量与诊断精度的帕累托最优

未来研究方向建议聚焦三个维度：
1. 模型轻量化：进一步压缩网络参数至<1M
2. 跨域迁移：构建工业知识迁移图谱
3. 数字孪生集成：实现物理-虚拟系统实时交互诊断

该研究为工业过程智能化监控提供了可复用的技术框架，其核心创新点在于建立了一套系统化的处理强耦合时序数据的Transformer改进范式，为后续工业诊断模型开发奠定了方法论基础。特别是在处理多变量耦合关系时，通过引入可解释注意力机制，既提升了诊断精度，又增强了模型的可信度，这对安全生产和工艺优化具有重要实践价值。