【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于航空装备服务保障业务领域，特别涉及一种面向航空装备故障诊断的语义知识网络构建方法。
技术介绍
1、在航空装备服役后的服务保障过程中，形成了大量的装备故障原因分析、故障排除方法相关结构化、非结构化的知识。目前这些知识部分经过整理形成了典型故障案例，但更多的资料仅存在于信息化系统或办公电脑的磁盘，甚至存在于工程师的大脑中，且由于不同人员在服务保障领域的专业知识和经验存在较大差异，现有知识在实际工作过程中利用率不高，甚至并未得到实际的应用。随着航空工业的快速发展，航空装备的复杂性不断增加，这对故障诊断和维护提出了更高的要求。传统的故障诊断方法依赖于维修人员的经验和手动查询，这不仅效率低下，而且容易出错。因此，如何提高故障诊断的准确性和效率成为一个亟待解决的问题。
技术实现思路
1、为解决上述技术问题，本专利技术提供一种面向航空装备故障诊断的语义知识网络构建方法，包括如下步骤：
2、步骤s1：航空装备故障数据源识别与采集：识别包含航空装备相关信息的数据，并使用自动化工具从所述数据中收集非结构化和半结构化数据，包括：文本、图表、日志文件，得到数据源；
3、步骤s2：航空装备故障数据本体库构建：对所述数据源及其应用场景的分析，构建航空装备故障数据本体库，即语义知识网络的模式层；
4、步骤s3：航空装备故障数据预处理：对所述数据源进行清洗、去重和格式化处理后，标注其中的实体和关系，得到预处理后的数据；
5、步骤s4：航空装备故障数据实
6、步骤s5：航空装备故障数据本体验证与优化：所述本体需要通过专家评审和实际案例测试进行验证，以确保其准确性和完整性；根据验证结果，对所述本体进行优化和调整，最终完成语义知识网络的构建。
7、有益效果：
8、1、本专利技术提供一种面向航空装备故障诊断的语义知识网络构建方法，本体的构建基于对航空装备领域的深入理解和对相关数据的全面分析，可准确地表示航空装备的各种实体和它们之间的关系。通过与航空装备制造商、维修专家和操作人员的紧密合作，本专利技术确保了语义知识网络的准确性和实用性。同时，本体的构建还考虑了未来技术的发展趋势和新的故障模式，确保了语义知识网络的可扩展性和时效性。本体的结构设计允许轻松添加新的实体类型和关系，以适应航空装备技术的不断进步。
9、2、本专利技术采用先进的数据采集技术，自动化地从多个数据源中提取信息。这些数据源包括维修记录、操作手册、飞行日志、维护报告以及航空事故报告等。数据预处理是确保语义知识网络质量的关键步骤。本专利技术使用一系列数据清洗、去重、格式化和标准化算法来处理采集到的数据。这些算法能够识别和修正数据中的错误、不一致性和缺失值，从而提高数据的质量。
10、3、本专利技术构建的语义知识网络不仅存储了静态的信息，还能够进行动态的推理。本专利技术采用逻辑推理和机器学习算法，分析语义知识网络中的实体和关系，从而推断出故障原因和维修建议。语义知识网络的应用是本专利技术的最终目标。通过自然语言处理接口，用户可以输入故障症状的描述，系统将自动在语义知识网络中检索相关的故障模式和维修步骤，并生成详细的维修报告。
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1.一种面向航空装备故障诊断的语义知识网络构建方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的面向航空装备故障诊断的语义知识网络构建方法，其特征在于，所述步骤S1：航空装备故障数据源识别与采集：识别包含航空装备相关信息的数据源；使用自动化工具从所述数据源中收集非结构化和半结构化数据，包括文本、图表、日志文件，具体包括：
3.根据权利要求1所述的面向航空装备故障诊断的语义知识网络构建方法，其特征在于，所述步骤S2：航空装备故障数据本体库构建：所述本体库即语义知识网络的模式层，采用OWL定义本体的类别、属性和关系模式，组织本体中的元素，确保本体的逻辑一致性和可扩展性，具体包括：
【技术特征摘要】
1.一种面向航空装备故障诊断的语义知识网络构建方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的面向航空装备故障诊断的语义知识网络构建方法，其特征在于，所述步骤s1：航空装备故障数据源识别与采集：识别包含航空装备相关信息的数据源；使用自动化工具从所述数据源中收集非结构化和半结构化数据，包括文...
【专利技术属性】
技术研发人员：乔鹏，景特特，薛萍，郑双成，
申请(专利权)人：金航数码科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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