[发明专利]故障处理方法、装置及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种故障处理方法，其特征在于，所述方法包括：

获取机械设备的目标故障现象和对应的目标工况数据；

基于所述目标故障现象和所述目标工况数据，通过已训练的双层故障诊断模型进行故障诊断处理，获得包括有目标故障零部件和目标故障模式的故障诊断结果；所述双层故障诊断模型是基于所述机械设备的故障知识图谱生成的，其中第一层故障诊断模型用于预测所述机械设备中故障所在的目标零部件子系统，第二层故障诊断模型用于在所述目标零部件子系统内部进行故障诊断；

输出所述故障诊断结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取所述机械设备的零部件结构树和故障树库；所述故障树库包括至少一个故障现象对应的故障树，所述故障树包括故障零部件、故障模式、故障现象；

从所述零部件结构树中提取故障实体，并将所述故障实体与对应的所述故障树进行关联，以建立所述故障知识图谱。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取对所述机械设备的历史维修方案，所述历史维修方案包括历史故障现象对应的历史故障解决方案；

所述建立所述故障知识图谱，包括：将所述历史维修方案与对应的所述故障树进行关联。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取机械设备的目标故障现象和对应的目标工况数据，包括：

获取机械设备的目标故障描述信息；

对所述目标故障描述信息进行语义分析，根据获得的语义分析结果进行故障现象匹配，确定所述机械设备的目标故障现象。

5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，所述双层故障诊断模型的训练步骤包括：

获取从多种真实环境下采集的所述机械设备的历史维修数据和对应的历史工况数据，所述历史维修数据包括历史故障现象和历史故障诊断结果；

根据所述历史维修数据和对应的所述历史工况数据生成训练样本，所述训练样本包括已标注所述历史故障诊断结果的样本标签；

通过初始的双层故障诊断模型对所述训练样本进行故障诊断处理，得到对所述训练样本的预测故障诊断结果；所述初始的双层故障诊断模型是基于所述故障知识图谱构建的；

基于所述预测故障诊断结果和所述样本标签间的差异，调整所述初始的双层故障诊断模型的参数并继续训练，直至满足训练条件时停止训练，得到已训练的双层故障诊断模型。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述初始的双层故障诊断模型的构建步骤包括：

根据所述故障知识图谱，获取各故障现象节点与所述机械设备的各故障零部件子系统节点之间的第一关联关系，以及各故障现象节点与各故障零部件节点、各故障模式节点之间的第二关联关系；

根据所述第一关联关系建立初始的第一层故障诊断模型，并根据所述第二关联关系以及各故障现象与对应工况特征之间的第三关联关系，建立针对各零部件子系统的初始的第二层故障诊断模型。

7.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，还包括：

获取对所述故障诊断结果的反馈结果；

根据所述反馈结果和所述故障诊断结果，调整所述双层故障诊断模型的参数。

8.一种故障处理装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取机械设备的目标故障现象和对应的目标工况数据；

处理模块，用于基于所述目标故障现象和所述目标工况数据，通过已训练的双层故障诊断模型进行故障诊断处理，获得包括有目标故障零部件和目标故障模式的故障诊断结果；所述双层故障诊断模型是基于所述机械设备的故障知识图谱生成的，其中第一层故障诊断模型用于预测所述机械设备中故障所在的目标零部件子系统，第二层故障诊断模型用于在所述目标零部件子系统内部进行故障诊断；

输出模块，用于输出所述故障诊断结果。