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作者：石玲霞;张江江;雷旭;
单位：长安大学电子与控制工程学院;
摘要：针对工业控制系统多变量时序异常检测中面临的标注稀缺、维度复杂和硬件受限等挑战，文中提出一种自适应轻量化的异常检测模型（MAGiC-AD）。模型设计动态局部特征蒸馏和多尺度全局感知的协同机制，采用通道注意力增强的深度可分离卷积层自适应捕获传感器数据的短时依赖特征，通过并行化的膨胀卷积金字塔结构融合多粒度时序模式，识别跨设备的长程关联异常。引入动态反馈回路架构，通过门控式跨层连接将初级特征与解码器输出进行非线性耦合，从而实现对时空动态信息的递归式提纯与更新。通过参数共享机制，将Transformer编码器压缩为单层，结合双向特征蒸馏策略来增强异常敏感度。实验结果表明，MAGiC-AD在三个公开的工控系统数据集上的性能优于现有大多数基准方法，在SMD数据集上的F_1指标达到0.998 1，尤其在20%训练数据的稀缺场景下，模型在维度最高123维的WADI数据集上依然取得了所有对比方法中最高的F_1*分数。所提方法为工业物理信息控制系统提供了一种自适应、易于部署的实时数据安全保障解决方案。
关键词：异常检测;;时空特征;;局部特征;;全局感知;;反馈机制;;Transformer;;空洞卷积
基金资助：陕西省秦创原“科学家+工程师”队伍建设基金项目（2023KXJ-297）
