(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210562210.4 (22)申请日 2022.05.23 (71)申请人 成都天奥测控技 术有限公司 地址 611731 四川省成 都市高新区新 业路 88号 (72)发明人 唐小峰　胡宇　邹建　马雅男　 (74)专利代理 机构 成都九鼎天元知识产权代理 有限公司 51214 专利代理师 张杰 (51)Int.Cl. G06F 16/36(2019.01) G06F 16/28(2019.01) G06F 16/22(2019.01) G06N 5/02(2006.01) (54)发明名称 一种故障诊断知识图谱建模方法 (57)摘要 本发明公开了一种故障诊断知识图谱建模 方法， 包括诊断实体建模和诊断关系建模两个步 骤， 所述诊断实体表示故障诊断相关的元素， 包 括组件、 故障、 现象、 样本集、 特征和测试方案， 其 中组件为可能发生故障的功能单元， 故障为发生 在组件上的特定故障模式的描述， 现象为对正常 现象或者异常现象的描述， 样 本集为通过实验或 仿真手段收集并整理的在某个测点处的测量值， 特征为样 本集中样本的维度， 测试方案为获取现 象和样本值的手段和过程； 所述诊断关系表示所 述诊断实体之间相互影响的方式， 包括包含关 系、 导致关系和产生关系。 本发明可解决多源异 构故障诊断知识的模型统一问题， 为不同故障诊 断算法的融合应用提供一 致的底层模型基础。 权利要求书1页 说明书6页 附图3页 CN 115080760 A 2022.09.20 CN 115080760 A 1.一种故障诊断知识图谱建模方法， 其特 征在于， 包括： 诊断实体建模： 构建诊断实体， 所述诊断实体表示故障诊断相关的元素， 包括组件、 故 障、 现象、 样本集、 特征和测试方案， 其中组件为可能发生 故障的功能单元， 故障为 发生在组 件上的特定故障模式的描述， 现象为对正常现象或者异常现象的描述， 样本集为通过实验 或仿真手段收集并整理的在某个测 点处的测量值， 特征为样本集中样本的维度， 测试方案 为获取现象和样本值的手段和过程； 诊断关系建模： 构建诊断关系， 所述诊断关系表示所述诊断实体之间相互影响的方式， 包括包含关系、 导致关系和产生关系， 其中包含关系用于组件与组件之间表示层次关系， 用 于组件与故障之间表示故障的附属， 用于样本集与特征之间表示样本的维度组成， 用于现 象与现象之间表示复合现象； 导致关系用于故障与现象之间以及故障与样本集之间， 表示 原因和表象； 产生关系用于测试 方案与现象之间以及测试 方案与特 征之间， 表示前提条件。 2.根据权利要求1所述的故障诊断知识图谱建模方法， 其特征在于， 所述诊断实体的相 关信息作为实体属性记录在 知识图谱中， 所述诊断实体的相关信息包括标识、 名称和描述。 3.根据权利要求1所述的故障诊断知识图谱建模方法， 其特征在于， 对于故障导致的多 种现象， 若存在 “或”的逻辑关系， 则定义一个复合现象， 将所述多种现象包含在复合现象 中， 并指定 逻辑关系。 4.根据权利要求1所述的故障诊断知识图谱建模方法， 其特征在于， 通过仿真手段构造 样本集时， 考虑相关故障的不同参数的随机 分布， 即蒙特卡洛仿 真， 以提高样本集的泛化能 力。 5.根据权利要求1所述的故障诊断知识图谱建模方法， 其特征在于， 所述测试方案包括 激励、 测点和测量物理量信息， 其中激励为对系统进 行测试时应 当施加的输入， 测点为采集 信号或观察现象的位置， 测量物理量 为所获取信号的物理属性。 6.根据权利要求1所述的故障诊断知识图谱建模方法， 其特征在于， 故障和现象之间的 导致关系包括描述不确定性的先验概率属性， 用于表示故障发生时导致现象出现的可能 性。 7.根据权利要求1所述的故障诊断知识图谱建模方法， 其特征在于， 当故障与现象之间 存在一对多的导致关系时， 默认逻辑为 “与”， 即故障发生将导致有关现象同时出现， “或”逻 辑需要通过复合现象来表达， 即其中包 含的子现象只有其中之一可能出现。 8.根据权利要求1所述的故障诊断知识图谱建模方法， 其特征在于， 根据获取某个现象 或特征所需的测试或观测手段， 确定相应的测试方案， 同时确定该测试方案与该现象或特 征之间的产生关系。 9.根据权利要求1 ‑8任一项所述的故障诊断知识图谱建模方法， 其特征在于， 构建包含 关系的方法包括： 根据系统的层次结构， 确定组件的子组件和父组件， 父组件包含当前组 件， 当前组件又包含子组件； 根据故障发生位置与组件的相关性， 确定组件包含的故障， 即 该故障是当前组件上发生的故障； 根据样本集中维度的组成， 确定样本集包含的特征； 根据 现象是否可分解 为具有不同逻辑关系的子现象， 确定现象之间的包 含关系。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 115080760 A 2一种故障诊断知识图谱建模方 法 技术领域 [0001]本发明涉及计算机应用技 术领域， 尤其涉及一种故障诊断知识图谱建模方法。 背景技术 [0002]故障是指系统状态或参数出现偏差， 以至于超出了正常范围， 使得系统不能以预 期的性能完成预期的功能。 按照时间特性， 故障可分为： 突发性故障、 缓变故障和间歇性故 障。 [0003]故障诊断的目的是实现故障的检测、 隔离、 溯源和识别。 故障检测确认故障是否发 生以及发生的时刻； 故障隔离确定故障的种类和位置等信息； 故障溯源确认故障发生的原 因； 故障识别评估故障的影响和时变性 等。 [0004]故障诊断方法可分为三类： 基于解析模型的方法(如状态估计和参数估计等)、 数 据驱动的方法(如信号处理、 统计分析和机器学习等)和 基于经验知识的方法(如专家系统 和故障树 等)。 [0005]近年来， 数据驱动的方法更受学术界关注， 而基于经验知识的方法则更多出现在 工程应用中。 [0006]现存在的故障诊断方案通常是基于一种特定的模型， 不能实现多源异构信息的充 分利用， 故障诊断应用的局限性较强。 发明内容 [0007]为了解决多源异构故障诊断知识的模型统一问题， 本发明提出一种故障诊断知识 图谱建模方法， 可为 不同故障诊断算法的融合应用提供一 致的底层模型基础。 [0008]本发明采用的技 术方案如下： [0009]一种故障诊断知识图谱建模方法， 包括： [0010]诊断实体建模： 构建诊断实体， 所述诊断实体表示故障诊断相关的元素， 包括组 件、 故障、 现象、 样本集、 特征和测试方案， 其中组件为可能发生故障的功能单元， 故障为发 生在组件上 的特定故障模式的描述， 现象为对正常现象或者异常现象的描述， 样本集为通 过实验或仿真手段收集并整理的在某个测点处的测量值， 特征为样本集中样本的维度， 测 试方案为获取现象和样本值的手段和过程； [0011]诊断关系建模： 构建诊断关系， 所述诊断关系表示所述诊断实体之间相互影响的 方式， 包括包含关系、 导致关系和产生关系， 其中包含关系用于组件与组件之间表示层次关 系， 用于组件与故障之间表示 故障的附属， 用于样本集与特征之间表示样本的维度组成， 用 于现象与现象之间表示复合现象； 导致关系用于故障与现象之间以及故障与样本集之间， 表示原因和表象； 产生关系用于测试方案与现象之间以及测试方案与特征之间， 表示前提 条件。 [0012]进一步地， 所述诊断实体的相关信息作为实体属性记录在知识图谱中， 所述诊断 实体的相关信息包括标识、 名称和描述。说　明　书 1/6 页 3 CN 115080760 A 3