[发明专利]一种基于知识图谱技术的故障诊断方法

说明书

一种基于知识图谱技术的故障诊断方法，将知识图谱引入列车故障应用场景，通过构建故障图谱，实现产品各系统、零部件、组件等主题元素之间关联关系，以及故障与主体元素之间关联关系的构建，通过该故障图谱可以清楚的展现各零部件、故障等之间的相互关系，进一步结合具体故障现象可以精准判定该故障对相关零部件的影响关系，并通过故障发生的频率精确判定故障发生的相关性，并直观展示故障原因和各因素影响程度的大小，深入挖掘故障对产品各个维度的影响及故障原因，有效降低因故障对列车造成的潜在影响。

技术领域

本发明涉及智能化故障诊断领域，尤其涉及一种基于知识图谱技术的故障诊断方法。

背景技术

传统的故障诊断主要依靠机理模型，通过实时数据判断列车的故障现象，并利用大数据技术提供系列趋势分析、构成分析等能力，这种方式鞥判断出具体的故障现象，在故障检测方面具有良好的效果，但是无法从整车方面诊断出个故障现象的关联关系，具体存在以下缺点：传统的故障分析方法故障诊断范围相对片面，难以实现产品整体层面的全部故障原因，产品设计师对产品的了解程度、设计经验的局限性导致难以全面识别故障模式及深层次的原因；基于故障分析模型分析结果，随机因素较多，时常存在偏差，产品全生命周期故障数据匮乏、分散，难以通过模型实现系统分析，现有模型的监控能力、分析能力有限，难以挖掘偶发故障，难以判断各子系统、部件故障之间的关联关系。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于知识图谱技术的故障诊断方法，从而解决现有技术中存在的前述问题。

为了实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：

一种基于知识图谱技术的故障诊断方法，包括以下步骤：

S1、基于知识图谱的构建原理，针对产品整体构建故障图谱，包括以下步骤：

S11、对产品的核心组成部分以及故障检测核心要素进行划分；

S12、以对产品故障的历史研究案例为基础，根据智能算法和产品故障本体构建对应产品的故障检测知识体系；

S13、根据所述故障检测知识体系对产品的故障进行概念归纳，并建立归纳的概念之间的关系，构建故障检测知识领域核心概念体系；

S14、根据所述故障检测知识领域核心概念体系对故障本体进行建模，形成具有层次结构的知识分类体系，实现故障本体的结构化；

S15、采用概念聚类的方法对故障的概念进行调整，从而完善所述故障检测知识领域核心概念体系，构建产品的故障图谱；

S2、根据步骤S1中形成的完善的故障检测知识领域核心概念体系，通过联合抽取模型对被检测产品的实体和关系进行标注，得到所述被检测产品的故障状态信息；

S3、对实体的故障状态信息进行故障知识表示和融合，形成所述被检测产品的故障知识的实体和关系；

S4、采用Neo4j储存被检测产品故障检测知识的实体和关系，建立完整的故障知识图谱；

S5、将出现故障产品的故障现象输入步骤S5建立的所述故障知识图谱中，定位故障位置并推断故障产生原因，并针对产品故障作出响应。

优选的，步骤S1的所述故障图谱包括定义产品核心组成以及产品故障检测核心要素、故障检测知识体系分析、归纳概念和概念之间的关系、实现故障本体结构化、形成故障本体模型评价。

优选的，所述产品核心组成以及故障检测核心要素包括工业产品组成、失效模式故障分析和失效故障检测。

优选的，所述工业产品组成包括系统、子系统、部件和子部件；所述失效模式故障分析包括故障模式、故障现象、故障原因和解决措施；所述失效故障检测包括检测设备和检测方法。