本发明涉及故障检测技术领域，尤其是涉及一种智能因果修正的工业故障诊断方法及系统。所述方法包括获取监测数据和用户任务需求；基于获取的用户任务需求构建任务结构信息；通过三层级联式框架处理监测数据生成元数据；利用任务结构信息和元数据构建初始因果图结构；通过图神经网络对初始因果图结构进行深度优化，得到因果复合关系图；利用因果复合关系图并结合知识库进行故障诊断和信息检索；生成结构化诊断报告。通过集成LLM与图神经网络的创新结构，系统能够动态优化因果关系模型，自动学习和修正故障关联，利用LLM的语义推理和图注意力机制增强因果图的可解释性，显著提升诊断的鲁棒性和准确性。 |
