[發(fā)明專利]一種基于知識(shí)圖譜和規(guī)則約束的裝備故障原因診斷方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110692310.4
• 申請(qǐng)日: 2021-06-22
• 公開（公告）號(hào): CN113312411B
• 公開（公告）日: 2023-02-10
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 張谞;荊巍巍;倪菁
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 中國(guó)電子科技集團(tuán)公司第十四研究所
• 主分類號(hào): G06F16/2458
• 分類號(hào): G06F16/2458;G06F40/289;G06F40/30;G06N3/08;G06N5/02;G06N5/04
• 代理公司: 南京知識(shí)律師事務(wù)所 32207
• 代理人: 高嬌陽

本發(fā)明公開了一種基于知識(shí)圖譜和規(guī)則約束的裝備故障原因診斷方法，結(jié)合裝備故障知識(shí)圖譜和故障診斷規(guī)則約束集進(jìn)行給定裝備故障的智能診斷，首先提出裝備故障知識(shí)圖譜數(shù)據(jù)模型構(gòu)建方法，然后從開放域的故障診斷文本中，抽取故障描述中的關(guān)鍵要素、挖掘故障現(xiàn)象和原因之間的依賴關(guān)系、生成裝備故障知識(shí)圖譜，在此基礎(chǔ)上，挖掘故障現(xiàn)象集合到故障原因的規(guī)則，定義基于規(guī)則匹配和知識(shí)推理的故障原因智能選擇技術(shù)，篩選出可能的故障原因列表，生成最終的故障原因。本發(fā)明能以裝備故障知識(shí)圖譜和故障診斷規(guī)則約束集為基礎(chǔ)，能夠以動(dòng)態(tài)自適應(yīng)的方式實(shí)現(xiàn)對(duì)給定故障的原因診斷。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及裝備故障診斷技術(shù)，特別是一種基于知識(shí)圖譜和規(guī)則約束的裝備故障原因診斷方法。

背景技術(shù)

隨著知識(shí)圖譜技術(shù)的發(fā)展，裝備領(lǐng)域大量的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)可以被重新組織、充分利用，成為裝備研制和試驗(yàn)保障的重要知識(shí)資源。與此同時(shí)，傳統(tǒng)的維護(hù)保障手段和模式耗時(shí)費(fèi)力，特別是復(fù)雜裝備的故障診斷，依賴專家能力和經(jīng)驗(yàn)，無法應(yīng)對(duì)裝備快速精確診斷場(chǎng)景，智能化的裝備故障診斷需求日益凸顯。基于知識(shí)圖譜的人工智能技術(shù)為裝備領(lǐng)域、尤其是裝備故障診斷過程中的故障原因定位提供了全新的技術(shù)支撐。基于知識(shí)圖譜的故障智能診斷既需要自然語言處理等人工智能技術(shù)對(duì)故障診斷非結(jié)構(gòu)化文本進(jìn)行知識(shí)抽取，也需要結(jié)合故障診斷結(jié)果構(gòu)建準(zhǔn)確的診斷規(guī)則。因此，結(jié)合裝備保障實(shí)際需求，構(gòu)建完備的裝備故障知識(shí)圖譜和診斷規(guī)則集合、設(shè)計(jì)智能診斷方法，可以為信息化條件下裝備故障及時(shí)診斷定位提供新思路。

現(xiàn)有技術(shù)中專利號(hào)為CN108520093B、CN109189866A的中國(guó)專利中基于知識(shí)庫的故障診斷方法，均是一種針對(duì)實(shí)例級(jí)別和依賴相似性計(jì)算的故障診斷方法，主要包括：構(gòu)建設(shè)備實(shí)例層級(jí)的知識(shí)庫；收集設(shè)備故障狀態(tài)和特征；根據(jù)所述故障特征頻率知識(shí)庫存儲(chǔ)特征頻率進(jìn)行相似性計(jì)算實(shí)現(xiàn)故障診斷。

上述專利的局限之處在于：

僅僅依賴相似性計(jì)算進(jìn)行故障原因診斷，自適應(yīng)較差，可解釋性低。

發(fā)明內(nèi)容

針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)中存在的問題，本發(fā)明提供了一種以裝備故障知識(shí)圖譜和故障診斷規(guī)則約束集為基礎(chǔ)，能夠以動(dòng)態(tài)自適應(yīng)的方式實(shí)現(xiàn)對(duì)給定故障的原因診斷、能夠有效分析裝備故障現(xiàn)象和故障原因之間的因果關(guān)系的基于知識(shí)圖譜和規(guī)則約束的裝備故障原因診斷方法。

本發(fā)明的目的通過以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)。

一種基于知識(shí)圖譜和規(guī)則約束的裝備故障原因診斷方法，包括以下步驟：

S1、裝備故障知識(shí)圖譜數(shù)據(jù)模型構(gòu)建：定義裝備故障診斷的基本要素，所述裝備故障診斷的基本要素包括裝備故障診斷中故障現(xiàn)象的不同維度、故障原因要素、以及現(xiàn)象和原因之間的語義關(guān)系；使用RDF數(shù)據(jù)模型對(duì)故障現(xiàn)象的不同維度、故障原因、以及其之間的語義關(guān)系進(jìn)行表示和組織；

S2、裝備故障知識(shí)圖譜構(gòu)建：給定一個(gè)具體裝備，從開放域的故障診斷文本中，抽取故障描述中的關(guān)鍵要素、挖掘故障現(xiàn)象和原因之間的依賴關(guān)系、生成裝備故障知識(shí)圖譜，以RDF圖進(jìn)行表示和存儲(chǔ)；

S3、挖掘故障現(xiàn)象集合到故障原因的規(guī)則，生成給定故障的診斷規(guī)則約束集合；

S4、基于給定當(dāng)前裝備的故障現(xiàn)象，結(jié)合S2構(gòu)建的裝備知識(shí)圖譜以及S3構(gòu)建的規(guī)則集合，定義基于規(guī)則匹配和知識(shí)推理的故障原因智能選擇技術(shù)，篩選出可能的故障原因列表，生成最終的故障原因。

進(jìn)一步的，所述步驟S1具體如下：

S101、裝備故障知識(shí)圖譜表示為二元組其中表示裝備故障知識(shí)圖譜中描述裝備和故障診斷過程中基本要素的數(shù)據(jù)模式，也稱裝備故障本體，表示裝備故障知識(shí)圖譜中具體的故障、原因要素、現(xiàn)象、以及以上三者之間的語義關(guān)系構(gòu)成的實(shí)體圖；