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[发明专利]基于知识图谱的设备故障诊断与维修知识推荐系统-CN202210207871.5有效
发明人：肖潇;张玲玲;叶含瑞;季续国 -专利权人：中国科学院大学
申请日： 2022-03-03 - 公布日： 2022-09-27 - 主分类号： G06F16/9536 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于知识图谱的设备故障诊断与维修知识推荐系统，所述系统包括：数据层，用于采集监测设备的健康管理领域知识；构建分析层，用于对健康管理领域知识进行萃取并构建知识图谱，利用链路预测对知识图谱进行推理与补全，基于补全推理好的知识图谱，利用知识图谱特征学习与协同过滤推荐算法相结合，计算相似度，进行设备诊断与维修知识预测排序；应用层，用于根据设备诊断与维修知识预测排序为监测设备提供异常状况下的故障诊断和正常运行状态下的趋势预测分析，实现设备故障原因和维修方案推荐。
基于知识图谱设备故障诊断维修推荐系统

[发明专利]一种非结构化设备故障知识的分类及知识萃取方法-CN202210053559.5在审
发明人：张玲玲;肖潇;季续国 -专利权人：中国科学院大学
申请日： 2022-01-18 - 公布日： 2022-05-10 - 主分类号： G06F16/335 文献下载
摘要：本发明公开了一种非结构化设备故障知识的分类及知识萃取方法，该方法包括：采集待诊断设备的故障诊断知识并分类；基于故障诊断知识的分类，建立对应的知识萃取方法，进行第一次知识萃取，抽取概念、属性和不同概念属性之间的关联关系，形成局部知识；对局部知识进行第二次知识萃取，将得到的浅知识和深知识整合为复合式知识，形成全局知识库，实现多源信息的集成与融合。本发明的方法有效解决了目前设备故障诊断领域中对经验、资源重用率较低的问题，将大量非结构化故障数据和经验知识转换为机器可处理的诊断维护知识，实现了故障诊断中隐性知识显性化，显性知识规范化，具有完备、一致性好和精确的优点，以提高后续诊断准确度和维护决策效率。
一种结构设备故障知识分类萃取方法