基于知识图谱的设备故障诊断与维修管理系统的制作方法

本发明属于设备故障诊断与维修管理领域，具体是基于知识图谱的设备故障诊断与维修管理系统。

背景技术：

1、随着智能制造的快速发展，现代工业设备日益复杂，自动化和智能化水平不断提升，这对设备的维护和故障管理提出了更高要求。传统的故障诊断与维修模式，依赖于人工经验判断和事后维修，往往导致维修效率低下、设备停机时间长、维修成本高昂等问题。在此背景下，基于知识图谱的设备故障诊断与维修管理系统应运而生，成为提升设备维护管理水平的关键技术之一。

2、公开号为cn17242412a的发明专利申请公开了一种故障诊断的方法和故障诊断设备。该方法包括：在故障诊断设备与第一用电装置建立无线连接之后，故障诊断设备向第一用电装置发送第一指令，第一指令用于请求读取第一用电装置上的第一电池的故障信息；故障诊断设备接收第一用电装置，基于第一指令发送的第一电池的故障信息；故障诊断设备解析第一电池的故障信息，并控制故障诊断设备的输出装置向诊断人员输出第一电池当前存在的故障。

3、上述现有技术通过第一用电装置的第一指令请求第一用电装置上的电池故障信息，并发送至诊断人员，仅节约了故障诊断时间，还需依赖于人工经验分析故障原因和制定维修方案，导致维修效率低下，设备停机时间长的问题。因此本发明提出了基于知识图谱的设备故障诊断与维修管理系统。

技术实现思路

1、本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一；为此，本发明提出了基于知识图谱的设备故障诊断与维修管理系统，用于解决现有技术依赖于人工经验分析故障原因和制定维修方案，导致维修效率低下，设备停机时间长的技术问题。

2、为实现上述目的，本发明的第一方面提供了基于知识图谱的设备故障诊断与维修管理系统，包括故障诊断模块，以及与之相连接的构建模块和更新模块；

3、构建模块：用于构建设备的故障维修知识图谱；

4、故障维修模块：用于诊断设备的故障和输出维修方案；

5、更新模块：用于更新设备的故障维修知识图谱。

6、优选的，所述构建设备的故障维修知识图谱，包括：

7、从历史故障记录中获取设备的历史故障信息；其中，历史故障信息包括故障设备、故障零部件、故障运行数据、现象、故障原因和维修方案；

8、将获取的历史故障信息作为知识图谱中的实体，以及从故障记录中获取各实体之间的关系，构建知识图谱的实体-关系-实体的三元数据组，得到故障维修知识图谱。

9、优选的，所述各实体之间的关系包括设备与零部件的关系；零部件之间的连接关系；故障现象与故障原因的关系，故障原因与故障零部件的关系；故障零部件与维修方案的关系。

10、本发明从故障记录中获取历史故障信息，构建设备的故障维修知识图谱；知识图谱结构清晰，支持快速查找与故障相关的所有信息。维修人员可以通过查询特定故障现象、设备部件或维修方案等任一实体，迅速获得关联信息，缩短故障诊断时间；提升了故障维修的效率和准确性，也为实现智能化维护和管理奠定了坚实的基础。

11、优选的，所述诊断设备的故障，包括：

12、获取设备的运行数据，将运行数据与对应阈值范围进行比较，判断运行数据是否均在对应阈值范围内；否，则获取故障现象，并分析设备的故障原因；是，则设备正常；其中，运行数据包括温度、电流、电压和振动幅度。

13、本发明通过实时监测设备的运行数据，实现早期故障检测，及时发现设备偏离正常运行参数的情况，一旦发现运行数据超出阈值，即可快速锁定故障现象，通过故障维修知识图谱获取故障的相关信息，减少故障排查时间；从而在故障发生之前采取措施，避免突发故障导致的生产中断或设备损坏，延长设备寿命，减少维护成本。

14、优选的，所述分析设备的故障原因，包括：

15、将设备的故障现象与故障维修知识图谱中的故障现象进行语义相似度比较，若语义相似度值大于预设阈值，则故障维修知识图谱中的故障现象为匹配故障现象；匹配故障现象关联的故障原因即为设备的故障原因。

16、本发明通过语义相似度分析故障现象间的相似度值，可以在短时间内快速定位到最有可能的故障原因，大大缩短故障诊断时间，提高维修效率；相比依赖个人经验的传统诊断方式，基于知识图谱的自动化匹配减少了主观判断的影响，提高了诊断的准确性和一致性。

17、优选的，根据故障原因，得到关联的故障零部件信息；根据故障零部件信息，分析故障零部件的故障等级；其中，故障零部件信息包括零部件的编号、使用寿命、维修次数和工作时长。

18、优选的，所述根据故障零部件信息，分析故障零部件的故障等级，包括：

19、通过公式dj＝sm/(ln(wx)+ln(gz))计算得到故障零部件的寿命指数dj；将寿命指数与对应的寿命指数范围进行比较，得到故障零部件的故障等级；其中，sm为额定使用寿命，wx为维修次数，gz为工作时长；

20、寿命指数低于对应的寿命指数范围，则故障零部件的故障等级为一级；

21、寿命指数在于对应的寿命指数范围内，则故障零部件的故障等级为二级；

22、寿命指数大于对应的寿命指数范围，则故障零部件的故障等级为三级。

23、本发明通过零部件结构复杂度评分和所需的维修时长，评估故障零部件的维修复杂程度，从而实现优先级的科学排序，有助于维修资源的高效分配，确保最关键和紧迫的维修任务得到优先处理；同时保证维修人员能够以最有效率的方式工作，从而缩短整体维修周期，提升维修效率。

24、优选的，所述故障维修模块根据故障原因，输出对应的维修方案；且根据故障等级依次对故障零部件进行维修；其中，故障设备的故障程度依据故障等级划分，一级>二级>三级。

25、优选的，当若干设备出现故障时，根据故障维修知识图谱得到各故障设备的故障现象，获取故障现象对应的维修方案，包括维修复杂度评分和维修时长；

26、基于维修方案，通过公式fz＝γ×pln(t)得到维修复杂指数fz；将维修复杂度指数进行从大到小排序，并按顺序依次安排维修任务；其中，维修复杂度评分由维修专家进行评分；γ为比例系数。

27、本发明通过维修复杂指数分析当多个设备发生故障时，各设备的维修复杂程度；通过优先执行维修复杂度低的任务，可以在较短时间内完成多份工作，快速减少待维修设备的总数，为处理复杂维修任务腾出空间和资源，整体优化维修流程，提高工作效率；以及维修任务的高效排序和执行能显著减少设备因等待维修而停机的时间，对于生产型企业而言，这意味着生产能力的维持和生产成本的控制，避免了因设备长时间停机造成的经济损失。

28、优选的，所述更新设备的故障维修知识图谱，包括：

29、将每次设备的故障现象与故障维修知识图谱中的故障现象的相似度值；将设备的故障维修信息更新至对应的故障维修知识图谱中；当故障知识维修图谱中不存在故障现象，则将故障维修信息添加至故障维修知识图谱中。

30、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

31、1.本发明将分散的历史故障信息整合成统一的知识图谱，并作为知识图谱中的实体，以及整理历史故障信息之间的关系，构建知识图谱的三元数组，得到故障维修知识图谱；实现了信息的集中化管理，便于查询和更新，确保了故障维修知识的系统性、完整性和时效性；

32、2.本发明当同一设备多个零部件或多个设备发生故障时，通过故障零部件的故障等级或故障设备的维修复杂指数，对维修任务进行排序，优先安排对生产影响最大或维修难度较低的任务，确保有限的维修资源如人力、备件、工具等被高效利用，减少因资源分配不当导致的维修延误；

33、3.本发明通过构建设备的故障维修知识图谱；通过将故障设备的故障现象与故障维修知识图谱中故障现象进行相似度分析，从而得到设备的故障信息和输出对应的维修方案；为设备提供了故障检测、分析、定位、方案生成于一体的信息化平台，极大缩短了故障排查时间，提高了维修工作的效率；同时随着故障案例的不断丰富和维修经验的积累，知识图谱可以持续更新和完善，促进维修策略的迭代优化，推动维修管理的智能化发展。