【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电机，特别是一种基于知识图谱的电机设备故障智能化诊断方法。
技术介绍
1、随着电机设施规模的日渐增长，随之而来的是更为复杂的电机故障、电机型号、电机维修、电机维护等网络结构和反复的维修及保养操作，对于电机设备的运行监测成为电机系统管理的一个重要内容。对整个电机操作规程性和安全性的要求与日俱增，在这样的大环境下，要求维修操作人员以更高的工作效率去完成查询问题、审核问题、操作等流程；知识图谱于电机故障维修领域的应用可以为操作系统的智能性、便利性和实用性提供技术支持，以减轻维修人员的工作压力以及为电机安全运行提供保障。
2、目前，电机故障自动诊断过程，主要采用在线监测和模式识别的故障诊断方法，存在以下技术问题：
3、1、电机故障诊断过程中，使用模式识别得到的神经网络依赖大量样本进行训练，输出的结果缺乏可解释性，电厂人员难以理解得到的结果，从而导致诊断结果的可信度受到影响；
4、2、现在电机往往缺少在线监测或者只配备了振动摆度监测等少数监测单元，数据量也不足以支撑机器学习的数据推理，从而导致结果的可靠性有待提高。
技术实现思路
1、针对上述情况，为克服现有技术之缺陷，本专利技术提供一种基于知识图谱的电机设备故障智能化诊断方法，通过将电机领域的知识进行系统化和结构化的表达，实现了对电机故障的高效识别和精准定位，帮助维修人员快速准确地解决电机故障。
2、其解决的技术方案是，本专利技术包括基于知识图谱的电机设备故障智能化诊断方法，包括
3、语料收集和预处理，从各种公开来源收集关于电机领域的文献、专利、论文、电机书籍等资料，进行去重、清洗和标准化处理，形成电机领域的知识库；知识抽取和建模，基于自然语言处理技术和机器学习算法，从知识库中提取关键实体、概念和关系，构建电机领域的知识图谱；基于电机故障监控系统报警反馈的电机故障信息，获取知识图谱中的辅助决策；将辅助决策与人工给出的解决方案进行比对，确认电机故障信息的最终解决方案。
4、采用本专利技术提供的技术方案，与已有的公知技术相比，具有如下显著效果：
5、1、融合知识图谱的知识推理与深度问答过程依赖的是知识本身的关联关系，使得生成的辅助决策信息具有更高的可解释性。电机知识图谱可以参与故障问答、辅助决策等多种智能场景。将推理结果辅以人工经验及维修规程等信息加以规范，最终形成具有高可信度的故障解决决策建议，对电机故障解决有较强的指导意义。
6、2、知识图谱于电机故障维修领域的应用可以为操作系统的智能性、便利性和实用性提供技术支持，以减轻维修人员的工作压力以及为电机安全运行提供保障。
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1.一种基于知识图谱的电机设备故障智能化诊断方法，其特征在于，包括以下步骤；
2.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的电机设备故障智能化诊断方法，其特征在于，所述的语料收集和预处理，从各种公开来源收集关于电机领域的文献、专利、论文、电机书籍等资料，进行去重、清洗和标准化处理，形成电机领域的知识库，还包括语料重要性评估，基于TF-IDF算法计算电机语料文本中每个词语在整个语料库中的重要性，TF-IDF算法如下：
3.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的电机设备故障智能化诊断方法，其特征在于，所述的知识抽取和建模，基于自然语言处理技术和机器学习算法，从知识库中提取关键实体、概念和关系，构建电机领域的知识图谱，还包括一下步骤；
4.根据权利要求3所述的一种基于知识图谱的电机设备故障智能化诊断方法，其特征在于，所述的知识抽取和建模，还包括对知识处理的步骤：
【技术特征摘要】
1.一种基于知识图谱的电机设备故障智能化诊断方法，其特征在于，包括以下步骤；
2.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的电机设备故障智能化诊断方法，其特征在于，所述的语料收集和预处理，从各种公开来源收集关于电机领域的文献、专利、论文、电机书籍等资料，进行去重、清洗和标准化处理，形成电机领域的知识库，还包括语料重要性评估，基于tf-idf算法计算电机语料文本中每个词语在整个语料库中的重要...
【专利技术属性】
技术研发人员：乔亚凯，张三杰，董金辉，贾福康，陈尚宇，
申请(专利权)人：河南康派智能技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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