基于融合特征的知识图谱的水电机组故障诊断方法和系统

    公开(公告)号:CN110033101A

    公开(公告)日:2019-07-19

    申请号:CN201910173342.6

    申请日:2019-03-07

    Abstract: 本发明公开了一种基于融合特征的知识图谱的水电机组故障诊断方法和系统,属于故障诊断技术领域。包括:根据水电机组振动数据,提取水电机组的结构化振动数据特征;根据水电机组多种诊断报告,提取水电机组的非结构化文本数据特征;将水电机组的结构化振动数据特征和非结构化文本数据特征进行异构知识融合,得到融合特征;根据融合特征,构建水电机组故障诊断知识图谱;根据水电机组故障诊断知识图谱和水电机组当前状态特征,对水电机组当前状态进行推理诊断。本发明通过融合结构化数据和非结构化数据,构建双层结构的水电机组故障诊断知识图谱,既保证了对文本和数据知识的合理且充分的利用,并有效地保证了在数据更新情况下图谱的稳定性。

    基于融合特征的知识图谱的水电机组故障诊断方法和系统

    公开(公告)号:CN110033101B

    公开(公告)日:2021-02-12

    申请号:CN201910173342.6

    申请日:2019-03-07

    Abstract: 本发明公开了一种基于融合特征的知识图谱的水电机组故障诊断方法和系统,属于故障诊断技术领域。包括:根据水电机组振动数据,提取水电机组的结构化振动数据特征;根据水电机组多种诊断报告,提取水电机组的非结构化文本数据特征;将水电机组的结构化振动数据特征和非结构化文本数据特征进行异构知识融合,得到融合特征;根据融合特征,构建水电机组故障诊断知识图谱;根据水电机组故障诊断知识图谱和水电机组当前状态特征,对水电机组当前状态进行推理诊断。本发明通过融合结构化数据和非结构化数据,构建双层结构的水电机组故障诊断知识图谱,既保证了对文本和数据知识的合理且充分的利用,并有效地保证了在数据更新情况下图谱的稳定性。

Patent Agency Ranking