故障诊断在保证工业安全和提高社会效益方面发挥着至关重要的作用。然而，由于过程耦合和复杂的流程，准确识别故障路径变得具有挑战性。本文提出了一种基于数据的故障诊断和路径识别方法。它涉及通过从数据中提取因果关系来构建多层、多因果的数据空间。基于注意力的卷积神经网络有效地捕捉因果关系。修剪和专业知识有助于形成一个精细的结构。使用LSTM最小二乘线性（OLS）方法确定故障传播方向，有助于快速定位问题。对浮法玻璃生产和Tennessee Eastman的实验验证显示了显著的结果，支持提高工业过程的可靠性和效率。
