可解释性AI 综述《Explainable AI for Industrial Fault Diagnosis: A Systematic Review》

一、研究背景与动因（Background & Motivation）

随着工业4.0与工业5.0的发展，工业生产越来越依赖自动化与智能化手段，以实现高效、预测性维护与运行优化。在这一背景下，人工智能（AI）与机器学习（ML）因其强大的数据处理和预测能力，在设备故障检测（Fault Detection and Diagnosis, FDD）中发挥着日益重要的作用。

然而，工业用户对这些AI系统的“黑箱性”持怀疑态度。具体来说，深度学习模型虽具备强大泛化能力，但其决策过程缺乏透明性，导致用户在出现异常时难以溯因与干预。这不仅影响用户信任度，也不符合正在推进的如欧盟《AI法案》（EU AI Act）等法规对“可审计性”“可控性”“可解释性”的明确要求。

因此，**可解释人工智能（XAI）**应运而生，其目标是在不牺牲性能的前提下，增强模型对人类用户的可理解性与可控性，为AI系统的落地提供合规性与可接受性保障。

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二、方法与分类体系（Methodology & Taxonomy）

为系统总结工业XAI的现状，作者基于Scopus数据库进行系统文献回顾（Systematic Literature Review, SLR），筛选了2020–2024年间33篇与工业故障检测紧密相关的高质量文献，构建了一个多维度的XAI方法分类体系：

1. 按模型透明度（Model Transparency）

• 透明模型（Transparent models）：如逻辑回归、决策树、KNN，本身结构简单、便于分析解释；

• 黑箱模型（Black-box models）：如CNN、Transformer等深度神经网络，需依赖XAI技术生成后验解释（post-hoc explainability）。

2. 按模型适应性（Generalisability）

• 模型专用（Model-specific）：如GradCAM（仅用于CNN）；

• 模型无关（Model-agnostic）：如SHAP、LIME，可应用于任何黑箱模型。

3. 按解释范围（Scope of Explanation）

• 局部解释（Local）：解释某一具体样本的预测；

• 全局解释（Global）：揭示整个模型的行为或学习趋势。

4. 按解释输出形式（Output Type）

• 图像（Image）：如热力图、分割区域；

• 表格（Tabular）：特征重要性列表；

• 图形（Graph）：PDP、ALE曲线等；

• 文本（Text）：规则集、自然语言解释。

5. 按解释方法（Methodology）

涵盖六大主流方法：

• 特征归因（Feature Attribution）；

• 简化代理模型（Surrogate Models）；

• 反事实生成（Counterfactuals）；

• 规则提取（Rule Extraction）；

• 可视化分析（Visualization）；

• 示例生成（Example Generation）。

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三、XAI在工业故障诊断中的应用现状（Applications of XAI）

作者总结的33篇文献覆盖了XAI在工业中的多元场景，归纳如下：

1. 应用领域分布

• 设备故障检测（39.5%）：主要通过振动/时序数据监测状态；

• 产品质量检测（24.2%）：多使用图像数据检测缺陷；

• 过程控制监测（15.2%）：用于过程异常识别；

• 工业网络安全（15.2%）：应用于IIoT环境下的入侵检测。

2. 常用XAI工具及其特点

• SHAP：使用频率最高（13次），适配性广，支持全局+局部解释；

• GradCAM：用于图像识别类CNN模型；

• LIME、LRP、SmoothGrad：多聚焦于局部特征归因；

• Decision Tree、Bayesian Network、Zero-bias CNN：少量为模型内在可解释方法（intrinsic explainability）。

3. XAI优势与用途

• 指导模型调试与特征选择；

• 增强无监督学习中异常识别的可信度；

• 增强模型在现场工程师与管理人员之间的认知共识；

• 符合安全敏感领域的合规性要求。

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四、XAI评估机制（Evaluation of XAI Outputs）

作者指出，目前XAI评估缺乏标准化框架，主要分为三类：

1. 解释类型分级

• 功能性验证（Functionality-grounded）：如RATM、CEI等数值指标；

• 人本验证（Human-grounded）：非专家可理解；

• 应用验证（Application-grounded）：由领域专家验证，资源要求高。

2. 质量评估指标（Van der Velden 等）

• 易用性、可信度、鲁棒性、计算成本、调参依赖、开源性。

3. 解释可理解性指标（Carvalho 等）

• 形式（如规则/图）、大小、组合性、单调性、不确定性、随机性等维度进行分类评估。

作者强调将图形输出与数值指标结合（如SHAP图+CEI评分）可提升XAI输出的直观性与深度。

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五、当前挑战与未来研究方向（Challenges & Future Work）

尽管XAI研究热度持续上升，但工业应用仍面临若干瓶颈：

1. 模型性能与可解释性矛盾

DL模型性能高但不可解释，传统模型可解释但精度低，需在透明度与效果之间折中。

2. 缺乏统一标准与用户验证机制

当前多数工作仍限于理论探讨，缺少结合现场工人/工程师反馈的评估平台。

3. 缺乏适用于高维场景的内在可解释模型

如贝叶斯网络、规则系统虽可解释，但难以处理复杂数据流。

4. 未来研究方向建议

• 多模态XAI融合架构：同时解释图像、时序、文本等数据；

• 用户中心化可视化平台：根据岗位角色定制不同解释形式；

• 多层次XAI框架：解释从数据预处理、模型训练、部署、运维全流程；

• 符合法规的可审计系统设计：如符合《EU AI Act》所要求的“责任链”。

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六、总结（Conclusion）

本文综述指出，XAI正逐步成为工业AI系统落地的关键驱动力。当前以SHAP、LIME等后验解释方法为主，广泛应用于工业设备检测、过程监控与安全防护中。但整体仍处于“工具阶段”，缺乏统一评估框架、标准化流程与跨行业通用模式。

未来，推动XAI从“补充模块”向“系统内核”转变，将是实现工业5.0“人本-透明-可信”目标的必要路径。