一种基于故障图谱学习的阴离子交换膜电解系统早期异常诊断方法及系统

本发明提供了一种基于故障图谱学习的阴离子交换膜电解系统早期异常诊断方法及系统，涉及故障诊断技术领域。方法包括：通过采集多工况运行量测并构建时序特征片段，结合部件关系与工况依赖建立含部件、工况和量测节点的故障图谱，并在其上训练与校准图学习模型，提取自适应基线。将特征片段投射至故障图谱，输出多级风险指标并生成综合风险分数与异常候选集，结合基线实施多尺度阈值判定与稳定性检验，形成早期告警与处置建议。对异常候选集进一步归因分析，识别关键部件，并将检修反馈回注以更新图谱和模型，形成持续优化的知识库。本发明实现了因果关联建模与可解释诊断，有效提升了AEM电解系统早期异常识别的准确性与及时性。