一种基于人机对话的机床维护系统及方法与流程

本发明涉及机床维护，具体为一种基于人机对话的机床维护系统及方法。

背景技术：

1、随着工业制造技术的不断进步，机床作为现代制造业的核心设备，其性能和精度不断提升，但与此同时，机床的复杂性和维护难度也在逐渐增加。传统的机床维护方式往往依赖于操作人员的经验和技能，对于复杂的故障问题，需要长时间的排查和调试，不仅效率低下，而且容易因人为因素导致误判和误操作。

2、近年来，随着人工智能和自然语言处理技术的快速发展，基于人机对话的智能化维护系统逐渐受到关注。这类系统能够通过自然语言的方式与操作人员进行交互，理解其维护需求，并提供相应的维护建议或方案。然而，现有的智能化维护系统在处理复杂的机床维护问题时，仍存在一些不足。例如，对于非专业操作人员来说，准确描述机床故障和异常现象可能存在一定的困难；同时，现有的系统对于维护知识的挖掘和利用还不够充分，难以提供精准和个性化的维护建议。

3、因此，开发一种基于人机对话的机床维护系统，能够高效处理操作人员的维护需求，提供精准和个性化的维护建议，具有重要的现实意义和应用价值。

技术实现思路

1、本发明的目的就是为了弥补现有技术的不足，提供了一种基于人机对话的机床维护系统及方法，它能够通过利用自然语言处理和机器学习技术，实现与操作人员的对话交流，理解和分析维护需求，从而指导机床的维护操作，人机对话能够提供一种直观、易用的接口，使操作人员能够以自然语言描述机床的问题和故障，系统则能够智能地生成维护方案或建议，优化维护流程，提高维护效率。

2、本发明为解决上述技术问题，提供如下技术方案：一种基于人机对话的机床维护系统，该系统包括以下组成部分：

3、对话接口模块：用于接收操作人员输入的语音或文本信息，实现人机对话，操作人员可以通过该模块描述机床的故障、异常现象或维护要求；

4、自然语言处理模块：用于对操作人员输入的信息进行词法分析、句法分析和语义理解，将问题转化为计算机可理解的格式；

5、维护知识库模块：包含机床的维护知识、故障案例和解决方案，该模块通过专家系统、机器学习模型或大数据分析方式构建，为系统提供维护建议或方案的检索基础；

6、维护建议生成模块：根据自然语言处理模块理解的问题，从维护知识库中检索相关的维护建议或方案，并将其呈现给操作人员；

7、对话管理模块：用于管理人机对话的流程，包括对话状态的跟踪、对话策略的优化，确保人机对话的流畅性和效率。

8、进一步地，所述自然语言处理模块对操作人员输入的文本进行预处理，包括分词、去除停用词、词性标注，将原始文本转化为单词序列，利用预训练的wordvec模型，将每个单词转化为对应的d维向量，整个文本就可以表示为一个向量序列，通过对这些向量进行进一步的处理和分析，系统可以理解和分析操作人员输入的维护需求，自然语言处理模块将理解的问题转化为计算机可执行的格式，以便后续模块(如维护建议生成模块)能够基于这些信息检索相关的维护建议或方案，所述wordvec模型训练步骤：

9、(1)语料库准备：首先，需要准备一个大规模的语料库，这个语料库可以包含与机床维护相关的文本数据，如操作手册、维护记录、故障描述，这些文本数据将作为训练wordvec模型的原始材料；

10、(2)数据预处理：对语料库中的文本数据进行预处理，包括分词、去除停用词、大小写转换，这些操作有助于将原始文本转化为适合模型训练的单词序列；

11、(3)构建词汇表：将预处理后的单词进行去重，并构建一个词汇表，其中每个单词都对应一个唯一的索引，这个词汇表将用于后续的模型训练；

12、(4)训练wordvec模型：使用预处理后的语料库和词汇表来训练wordvec模型，在训练过程中，模型会学习每个单词的向量表示，使得具有相似语义的单词在向量空间中的距离较近。

13、更进一步地，所述wordvec模型采用skip-gram算法训练方法，其算法公式为：通过最大化给定中心词wι时上下文词wθ出现的概率来训练词向量，通常通过最大化以下对数似然函数来实现其中，corpus是语料库中的单词集合，而context(wl)是单词wι的上下文单词集合，对于单个的(wi,wo)对，概率p(wo|wi)由softmax函数给出，如之前所述：这里，vwι和v′wυ分别是单词wl和wθ的向量表示。

14、更进一步地，所述维护知识库模块将专家的维护知识和经验转化为规则或决策树，存储在维护知识库中，用于指导维护建议的生成，从历史故障数据、维护记录等数据中学习故障模式和维护策略，不断优化和维护维护知识库。

15、更进一步地，所述决策树使用信息增益、基尼指数准则进行节点分裂，核心公式为：其中t是训练数据集，a是某个特征，h(t)是数据集t的熵(entropy)，values(a)是特征a的所有可能取值，tv是t中特征a取值为v的子集，∣t∣和∣tv∣分别是t和tv的样本数量，h(tv)是子集tv的熵。

16、更进一步地，所述维护建议生成模块根据自然语言处理模块理解的问题，使用信息检索算法从维护知识库中检索相关的维护建议或案例，利用语义相似度、评分函数方法对检索到的建议进行排序，选择最符合操作人员需求的建议进行呈现。

17、更进一步地，所述语义相似度是一种衡量两个文本或向量之间相似程度的方法，在基于向量的表示中，余弦相似度是一种常用的相似度度量方式，它计算的是两个向量之间的夹角的余弦值，值域为[-1,1]，值越接近1表示两个向量越相似，余弦相似度的计算公式，用于比较查询向量与知识库条目向量的相似度，数学公式如下：其中：是查询向量，代表查询的文本或内容的向量表示，是知识库条目向量，代表知识库中某个条目的向量表示，是两个向量的点积，即对应元素相乘后求和，和分別是两个向量的模长(或称为长度、范数),用于归一化点积结果。

18、更进一步地，所述对话管理模块记录对话的历史和当前状态，如操作人员的提问、系统的回答，根据对话状态和操作人员的反馈，调整对话策略，如改变提问方式、提供额外的解释或建议，以确保对话的流畅性和效率。

19、更进一步地，所述在对话系统中，对话状态更新是一个关键步骤，它决定了系统如何根据当前状态、采取的动作以及得到的反馈来更新其内部状态。状态转移方程是一个数学表达式，用于描述这种更新过程，给定的状态转移方程是：[s_{t+1}＝f(s_t,a_t,r_t)]，其中，(s_t)是t时刻的对话状态，(a_t)是t时刻的动作，(r_t)是t时刻的反馈，(f)是状态转移函数。

20、更进一步地，所述该方法包括如下步骤：

21、(1)通过对话接口模块接收操作人员输入的机床维护需求信息；

22、(2)利用自然语言处理模块对输入信息进行解析和理解，将问题转化为计算机可理解的格式；

23、(3)根据理解的问题，通过维护知识库模块检索相关的维护建议或方案；

24、(4)将检索到的维护建议或方案通过对话接口模块呈现给操作人员，与其进行进一步的对话交流；

25、(5)根据操作人员的反馈，调整维护建议或方案，以满足维护需求；

26、(6)提供必要的指导或辅助，确保操作人员能够正确、安全地进行机床维护工作；

27、(7)收集操作人员的维护反馈，用于优化维护知识库和提高维护建议的质量。

28、与现有技术相比，该基于人机对话的机床维护系统及方法具备如下有益效果：

29、一、本发明该通过自然语言处理模块，能够实时接收并理解操作人员的语音或文本描述，将复杂的机床故障、异常现象或维护需求转化为计算机可理解的格式，这大大简化了传统机床维护过程中的沟通环节，提高了维护工作的效率，同时，系统能够快速生成并展示相关的维护建议或方案，使操作人员能够迅速获取所需信息，从而快速解决机床故障，恢复生产。

30、二、本发明通过利用wordvec模型对文本进行向量化处理，以及决策树等机器学习算法对维护知识库进行构建和优化，该系统能够实现对机床维护知识的深度挖掘和智能应用，系统能够根据操作人员的具体需求，从维护知识库中检索出最相关、最有效的维护建议或案例，并通过语义相似度等方法对建议进行排序和筛选，这使得系统能够提供更为个性化和精准的维护建议，满足操作人员的不同需求。

31、三、本发明通过不断收集新的故障数据、维护记录以及专家的新知识和经验，系统能够持续对维护知识库进行更新和扩展，从而保持其时效性和准确性，此外，系统还可以利用机器学习算法从数据中学习新的故障模式和维护策略，不断优化和完善维护建议的生成过程，这种持续优化和更新的机制确保了系统能够始终保持在机床维护领域的领先地位，为操作人员提供更为高效、准确的维护支持。

32、本发明的其他优点、目标和特征在某种程度上将在随后的说明书中进行阐述，并且在某种程度上，基于对下文的考察研究对本领域技术人员而言将是显而易见的，或者可以从本发明的实践中得到教导。