【技术实现步骤摘要】
一种基于知识图谱的辅助维修决策方法
本专利技术涉及一种基于知识图谱的辅助维修决策方法,尤其是一种用于轨道交通综合监控系统的基于知识图谱的辅助维修决策方法。
技术介绍
随着轨道交通行业的发展,新线路不断并网与运行,大量城市轨道交通设备及其控制装置的接入,暴露了以传统方式对轨道交通设备维护维修的调度、调控、控制等方面存在诸多问题。传统方式由于维护设备种类众多、数量庞大、故障内容多样化,维保人员现场排查故障设备效率不高,设备故障处理不及时。如单个设备重复上报故障,问题多次排查影响工效。地铁设备的传统维修模式暴露出问题处理不及时、维修方式不合理等缺陷,故障设备的响应不够及时,维修方式过于单一。预防维修、状态维修等方式也受到传统方式的局限,从而不能很好的应用,一线维修人员依靠经验以及行业规程指定的维修决策进行维修,前者过于武断,过于依靠个人,后者则不够灵活,采用设备管理系统和维修支持决策系统的方式少之又少。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是:地铁设备的传统维修模式依赖经验或行业规程指定导致维修方式不合理的问题。为了解决上述问题,本专利技术的技术方案是提供了一种基于知识图谱的辅助维修决策方法,其特征在于,包括如下步骤:步骤1:采集设备结构化数据及非结构化数据,根据地铁设备维护知识,构建地铁设备领域的专业词典,用于对专业术语添加特殊词性以及词性标注;对采集到的设备数据使用HanLP自然语言处理工具进行分词处理,将设备结构化数据及非结构化数据转为单词/词性序列。步骤2:将 ...
【技术保护点】
1.一种基于知识图谱的辅助维修决策方法,其特征在于,包括如下步骤:/n步骤1:采集设备结构化数据及非结构化数据,根据地铁设备维护知识,构建地铁设备领域的专业词典,用于对专业术语添加特殊词性以及词性标注;对采集到的设备数据使用HanLP自然语言处理工具进行分词处理,将设备结构化数据及非结构化数据转为单词/词性序列;/n步骤2:将采集到的设备数据中的结构化数据及非结构化数据抽取分成知识抽取实体及关系抽取两步进行,训练适用于设备维护的神经网络;通过对实体的构造得到实体特征向量,根据序列标注的结果对训练集进行标注,得到一个可以对非结构化数据分词得到的词进行标注的循环神经网络,根据标注结果完成知识单元关系识别;将具有不同标识实体单代表同一对象的实体归并为具有全局唯一标识的实体对象添加到知识图谱中,以有明确尾实体的头实体作为神经网络的输入,根据尾实体输出结果进行权重调整,对重要的实体进行加权操作;将结构化数据通过D2R转换建立设备维护数据实体-关系-实体三元组,抽取为相应的实体关系;过滤重复的实体关系,直到未出现重复实体关系,将抽取到的无重复的实体关系存入NEO4J图数据库;/n步骤3:将循环神经 ...
【技术特征摘要】
1.一种基于知识图谱的辅助维修决策方法,其特征在于,包括如下步骤:
步骤1:采集设备结构化数据及非结构化数据,根据地铁设备维护知识,构建地铁设备领域的专业词典,用于对专业术语添加特殊词性以及词性标注;对采集到的设备数据使用HanLP自然语言处理工具进行分词处理,将设备结构化数据及非结构化数据转为单词/词性序列;
步骤2:将采集到的设备数据中的结构化数据及非结构化数据抽取分成知识抽取实体及关系抽取两步进行,训练适用于设备维护的神经网络;通过对实体的构造得到实体特征向量,根据序列标注的结果对训练集进行标注,得到一个可以对非结构化数据分词得到的词进行标注的循环神经网络,根据标注结果完成知识单元关系识别;将具有不同标识实体单代表同一对象的实体归并为具有全局唯一标识的实体对象添加到知识图谱中,以有明确尾实体的头实体作为神经网络的输入,根据尾实体输出结果进行权重调整,对重要的实体进行加权操作;将结构化数据通过D2R转换建立设备维护数据实体-关系-实体三元组,抽取为相应的实体关系;过滤重复的实体关系,直到未出现重复实体关系,将抽取到的无重复的实体关系存入NEO4J图数据库;
步骤3:将循环神经网络自动提取的设备特征及故障信息映射到同一个向量空间,使用相似度得分计算,得到相似度得分排行,完成处理方案推荐;
步骤4:设计轨道交通设备故障诊断与辅助决策系统,用于设备故障诊断及故障辅助决策,包括设备故障内容录入、设备信息明细、故障维修决策返回、故障填报、设备定位、故障处理推荐。
2.如权利要求1所述的一种基于知识图谱的辅助维修决策方法,其特征在于:所述步骤2非结构化数据抽取包括抽取文本中原子信息元素,具体为定义一套种子模板,定义两个实体为X1、X2,关系为Y,则实体关系为(X1,Y,X2),实体Xn+1、Xn+2,关系为Yn,则实体关系为(Xn+1,Yn,Xn+2);将实体Xn+1、关系Yn、实体Xn+2中的关系Yn添加为触发词,根据触发词分别找出关系Yn在专业词典中添加的实体的参与方Xn+1,Xn+2;
通过完成触发词的关系抽取,构建RDF格式的实体与关系的数据集;提取数据中所有候选实体,构建包含候选实体A、关系、候选实体B的三元组关系。
3.如权利要求1所述的一种基于知识图谱的辅助维修决策方法,其特征在...
【专利技术属性】
技术研发人员:杜建飞,司春宁,陈成,王克斌,沈峰,
申请(专利权)人:上海电科智能系统股份有限公司,
类型:发明
国别省市:上海;31
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