大型工业闭环控制过程的分布式故障诊断方法及装置

本申请涉及一种大型工业闭环控制过程的分布式故障诊断方法及装置，其中，方法包括：获取大型工业闭环过程中的历史无故障数据，并基于预设划分规则划分历史无故障数据，以得到多个变量块；基于每个变量块对应的作用机理对多个变量块进行变量种类划分，以得到变量块的分类结果，并基于分类结果构建相应的分布式变量拓扑结构；结合分布式变量拓扑结构和大型闭环过程数据中存在的相关性结构，构建相应的动态隐变量模型；基于动态隐变量模型构建相应的分布式故障诊断模型，以利用分布式故障诊断模型输出待检测的大型系统的故障诊断结果。由此，解决了相关技术中，未考虑闭环控制的约束，难以对系统局部状态进行有效分析，且忽略了大型工业系统数据中的分布式动态特性，使得难以得到准确的故障诊断和故障定位结果的技术问题。