FaultExplainer: Leveraging Large Language Models for Interpretable Fault Detection and Diagnosis

📄 arXiv: 2412.14492v1 📥 PDF

作者: Abdullah Khan, Rahul Nahar, Hao Chen, Gonzalo E. Constante Flores, Can Li

分类: cs.AI, cs.LG, eess.SY

发布日期: 2024-12-19

💡 一句话要点

FaultExplainer：利用大语言模型实现可解释的故障检测与诊断

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 故障检测与诊断 大语言模型 可解释性 主成分分析 交互式界面

📋 核心要点

  1. 现有数据驱动的故障检测与诊断平台缺乏对过程操作员的可解释性，难以识别先前未见过的故障的根本原因。
  2. FaultExplainer通过集成实时数据可视化、PCA故障检测和LLM驱动的交互界面，提升故障检测、诊断和解释能力。
  3. 实验表明，FaultExplainer能够生成合理且可操作的解释，但同时也存在对PCA特征的依赖和产生幻觉等局限性。

📝 摘要（中文）

本文提出FaultExplainer，一个交互式工具，旨在改进田纳西-伊斯曼过程（TEP）中的故障检测、诊断和解释。FaultExplainer集成了实时传感器数据可视化、基于主成分分析（PCA）的故障检测以及由大语言模型（LLM）驱动的交互式用户界面中的关键变量识别。论文评估了LLM在两种场景下的推理能力：一种是提供历史根本原因，另一种是不提供，以模拟先前未见过的故障的挑战。使用GPT-4o和o1-preview模型的实验结果表明，该系统在生成合理且可操作的解释方面具有优势，同时也突出了其局限性，包括对PCA选择特征的依赖和偶尔的幻觉。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决化学过程中故障检测与诊断（FDD）的可解释性问题。现有数据驱动的FDD平台难以向过程操作员提供清晰的故障解释，并且在面对先前未知的故障时，无法有效识别根本原因。这限制了操作员对系统的信任和快速响应故障的能力。

核心思路：论文的核心思路是将大语言模型（LLM）集成到FDD系统中，利用LLM的推理和生成能力，为检测到的故障提供可解释的根本原因分析和建议。通过交互式用户界面，操作员可以与系统互动，探索不同的解释，并验证LLM的推理过程。

技术框架：FaultExplainer的技术框架主要包含以下几个模块：1) 实时传感器数据可视化模块，用于展示过程的实时状态；2) 基于主成分分析（PCA）的故障检测模块，用于检测过程中的异常；3) 关键变量识别模块，基于PCA的结果，识别对故障贡献最大的变量；4) 大语言模型（LLM）模块，用于生成故障解释和诊断建议；5) 交互式用户界面，允许操作员与系统互动，探索不同的解释。

关键创新：该论文的关键创新在于将大语言模型（LLM）应用于故障检测与诊断领域，并设计了一个交互式的用户界面，使得操作员能够更好地理解和信任FDD系统的输出。通过LLM，系统能够生成更自然、更易于理解的故障解释，并提供可操作的建议。

关键设计：论文中，LLM被用作一个解释器，接收PCA选择的关键变量作为输入，并生成故障的根本原因解释。论文使用了GPT-4o和o1-preview模型进行实验。关键设计包括如何将PCA的结果有效地传递给LLM，以及如何设计用户界面以方便操作员与LLM进行交互。论文还探讨了在没有历史根本原因的情况下，LLM的推理能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，FaultExplainer能够利用GPT-4o和o1-preview模型生成合理且可操作的故障解释。在提供历史根本原因的场景下，LLM能够准确地识别故障原因。即使在没有历史根本原因的情况下，LLM也能提供有价值的诊断建议。然而，实验也揭示了该系统的一些局限性，例如对PCA选择特征的依赖和偶尔的幻觉。

🎯 应用场景

FaultExplainer可应用于各种工业过程的故障检测与诊断，例如化工、制造和能源等领域。该工具能够帮助操作员快速理解故障原因，并采取相应的纠正措施，从而提高生产效率、降低运营成本和保障安全生产。未来，该研究可以扩展到更复杂的工业过程，并与其他智能制造技术相结合，实现更高级别的自动化和智能化。

📄 摘要（原文）

Machine learning algorithms are increasingly being applied to fault detection and diagnosis (FDD) in chemical processes. However, existing data-driven FDD platforms often lack interpretability for process operators and struggle to identify root causes of previously unseen faults. This paper presents FaultExplainer, an interactive tool designed to improve fault detection, diagnosis, and explanation in the Tennessee Eastman Process (TEP). FaultExplainer integrates real-time sensor data visualization, Principal Component Analysis (PCA)-based fault detection, and identification of top contributing variables within an interactive user interface powered by large language models (LLMs). We evaluate the LLMs' reasoning capabilities in two scenarios: one where historical root causes are provided, and one where they are not to mimic the challenge of previously unseen faults. Experimental results using GPT-4o and o1-preview models demonstrate the system's strengths in generating plausible and actionable explanations, while also highlighting its limitations, including reliance on PCA-selected features and occasional hallucinations.