一种基于图注意力网络的特征解耦多任务故障诊断方法

本发明公开了一种基于图注意力网络的特征解耦多任务故障诊断方法，针对复杂化工过程多任务故障诊断中存在的特征纠缠与拓扑异构两大核心挑战，旨在实现故障分类与故障定位任务的协同优化与知识迁移。本发明的核心创新在于集成了分层特征解耦、自适应拓扑对齐和动态多任务优化这三大关键技术模块。本发明为处理具有复杂耦合与拓扑异构特性的化工过程多任务故障诊断问题提供了一种有效的新思路。该方法不仅显著提升了诊断精度，其良好的鲁棒性也为其在真实工业环境中的应用奠定了坚实基础。