发动机故障领域知识图谱构建与应用

被引：10

作者：

许驹雄 ^{[1
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李敏波 ^{[1
,2
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刘孟珂 ^{[1
]}

曹志月 ^{[3
]}

唐波 ^{[3
]}

葛浩 ^{[3
]}

机构：

[1] 复旦大学软件学院

[2] 复旦大学上海市数据科学重点实验室

[3] 潍柴动力股份有限公司

来源：

计算机系统应用 | 2022年 / 31卷 / 07期

基金：

国家重点研发计划;

关键词：

柴油发动机; 知识图谱; 智能制造; FF-IEF; 故障诊断; 可视化分析;

D O I：

10.15888/j.cnki.csa.008592

中图分类号：

TP391.1 [文字信息处理]; TK407 [运行与维修];

学科分类号：

摘要：

发动机生产故障和售后维修报告中有大量动力总成和零部件故障信息.本文将知识图谱引入柴油发动机故障领域,设计发动机故障领域知识图谱构建的系统流程,针对多源故障数据进行本体建模.使用BERT和BiLSTMCRF结合的实体识别框架,挖掘故障数据中的专家知识.提出实体相关性评价指标FF-IEF,并基于知识图谱和贝叶斯网络进行故障诊断.设计并开发EFKG原型系统,共包含12 534个实体和408 972条三元组,该系统提供知识抽取、可视化检索、辅助决策等功能,有效提高信息检索和维修效率,对知识图谱在发动机故障领域的应用具有一定指导意义.

引用

页码：66 / 76

页数：11

共 8 条

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