一种多模态工业数据异常协同检测方法及系统

本发明公开了一种多模态工业数据异常协同检测方法及系统，通过数据采集模块实时采集工业生产过程中的多模态数据。数据预处理模块对采集到的数据进行清洗、整合和标准化处理，消除噪声和异常数据。多模态数据融合模块将预处理后的数据进行融合，构建多模态数据融合图。异常检测模块在融合图上应用图注意力机制网络，捕捉全局序列层面上不同模态在时间和空间上的复杂相互关系，并利用二分类模型进行异常检测。根因定位模块在检测到异常后，利用随机游走算法在融合图中进行根因定位，并通过对比不同根因的权重，确定前几名异常根因。该系统能够确保在各复杂的工业应用场景中，提高对工业异常检测的高效率和高质量。