[發明專利]一種針對CNC機床故障診斷的知識圖譜的動態構建方法

有效

• 申請號: 201911116876.1
• 申請日: 2019-11-15
• 公開（公告）號: CN110837566B
• 公開（公告）日: 2022-05-13
• 發明（設計）人: 褚明;許祺
• 申請（專利權）人: 北京郵電大學
• 主分類號: G06F16/36
• 分類號: G06F16/36;G06K9/62;G06N3/08;G06Q10/00;G06Q50/04
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發明實例提供了一種針對CNC機床故障診斷的知識圖譜的動態構建方法，包括：從結構性數據和非結構性數據提取實體及建立實體之間的關系，建立知識圖譜中針對案例的部分；從用戶對于案例評價中獲得用戶之間的相似性信息，建立知識圖譜中用戶與用戶之間的關系屬性。因為機床故障主要發生在生產環節，更多的依賴于經驗，因此在原有的案例信息上增加一層用戶之間的關系信息，通過用戶之間的相似度來更好的進行推薦對應的案例來提高診斷的準確率。根據本發明專利提供的技術方案，可以提高在使用本知識圖譜時的可靠性。

技術領域

本發明涉及故障診斷領域，主要涉及一種針對CNC機床故障診斷的知識圖譜的動態構建方法。

背景技術

CNC系統融合了先進的計算機技術、微電子技術、伺服控制技術和自動控制技術，使數控機床表現出機電液一體化特征，數控機床操作能力提高的同時，其故障率比普通機床的故障率高的多，維修難度也隨之增加。在實際的生產加工過程中，CNC系統可能會出現各種各樣的故障問題，一般地，相關的維修工程師需要大量的案例經驗、相關知識的積累以及快速發現問題、解決問題的能力和實踐經驗，這無形之中給維修工作增加了一定的難度以及維修過程中所損耗的時間。

機械故障診斷領域目前在知識的表示和獲取方面依然存在很大的不足之處，對于故障診斷的推理策略方面也有很大的進步空間，大多數目前的研究還缺乏有效的學習機制，一個實用的故障診斷系統除了具備完善的故障識別方法，其在知識庫中還應該包含足夠豐富、準確、有效的知識，所以這就要求我們的系統還需要一定的學習能力。因此，將知識圖譜這一工具在故障診斷領域進行應用，并在知識圖譜中引入了除案例外的用戶數據信息，以提高故障診斷的準確率。

發明內容

本發明實例提供了一種針對CNC機床故障診斷的知識圖譜的動態構建方法，通過采用知識圖譜的理念、深度學習和相似度算法，實現了CNC機床診斷案例的知識圖譜的構建方法，同時提供了一種針對構建好的知識圖譜進行搜索的方法，利用該構建方法建立的知識圖譜，可以實現CNC機床故障診斷的案例存儲、用戶數據存儲以及故障診斷推理等功能。

本發明公開了一種針對CNC機床故障診斷的知識圖譜的動態構建方法，具體步驟為：

步驟1)案例實體抽取：本步驟是故障案例的第一種構建方法，將目前存在的非結構化的案例數據，通過實體抽取和知識融合建立實體、關系、實體之間的三元組結構，為構建完整的機床故障診斷知識圖譜構建基礎。其中實體類型包括案例的報警信息、機床信息、CNC系統型號、案例關鍵部件點、案例現象描述、案例解決方案等實體信息，每一個案例基本包含以上各實體的所有信息，同時經過抽取之后，根據案例條目建立起已經抽取出的新實體或者與已經存在的實體之間的對應關系。

步驟2)案例補充：此部分案例是為了對步驟1)已經初步建立的知識圖譜繼續完善，將用戶自行添加的案例或者已經存在的結構化案例數據，通過分類、程序化添加或者批量導入的方式直接建立三元組數據結構，這部分數據為知識圖譜的豐富和完善提供保障，彌補了之間單一構建方式的不足。

步驟3)案例融合：將步驟1)和步驟2)所得到的三元組結構進行融合，形成完整的知識圖譜的案例部分的數據，同時，去除重復的實體，以減少不必要的空間開銷，完成機床故障診斷知識圖譜在故障案例部分的初步構建。

步驟4)用戶評分添加：此步驟將用戶的信息添加至圖譜中，同時，將用戶對于案例的評價信息添加到以上步驟構建出的知識圖譜中，完成用戶對案例的評分關系的屬性添加。

步驟5)計算用戶間相似性：根據用戶之間對共有案例的評價與其對案例的評價狀況計算用戶之間的相似性，完成用戶之間關系的維護。

步驟6)動態維護知識圖譜：根據在實際使用中知識圖譜內案例的更新和用戶對于案例的反饋，定期修正用戶之間的相似度信息及案例的有關信息。