基于需求驱动的发动机故障诊断知识抽取与推送方法研究

来源 :昆明理工大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:yangfanyuanhang1020
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随技术发展,发动机结构复杂性大幅提高,导致发动机保养维护和维修过程的难度大幅提升,对维修工程人员的知识水平提出了较高要求。企业里长期积累的故障诊断知识数据则成为维修工程人员的故障诊断处理活动的重要参考。然而,随着知识规模的不断扩张,在面对多源异构、数量庞大但缺乏有效组织的故障诊断知识数据时,维修工程人员在获取所需知识时变得十分困难。针对上述问题,本文提出一种基于需求驱动的发动机故障诊断知识抽取与推送方法,对发动机故障诊断文本数据的知识抽取、故障需求匹配及推送模型、算法和关键实现技术进行了相关研究。具体研究内容如下:(1)对发动机常见故障与诊断流程和发动机故障诊断知识文本数据特征进行分析,以发动机无法启动和发动机怠速不稳两类故障为例,研究了发动机常见故障的特点,并进一步研究了发动机故障诊断的流程,分析了流程中不同阶段对故障诊断知识的需求;另外,结合发动机常见故障的特点,研究了发动机故障诊断知识文本数据特征。分析结果表明:发动机故障类型繁杂,故障知识间往往存在强的耦合关系,故障诊断的知识需求随故障诊断的流程是不断变化的;(2)针对发动机故障诊断知识文本特点,构建了基于BERT-Bi LSTM-AttCRF深度神经网络的故障诊断知识命名实体模型和基于SVM机器学习方法的实体关系分类模型,对发动机加故障诊断知识文本进行了预处理,并提取知识文本的深度特征,完成故障诊断知识实体的序列标注,并在此基础上对知识实体关系进行分类,进而实现了故障诊断知识文本数据的知识抽取;(3)针对故障诊断过程中的动态知识需求,提出了基于需求驱动的故障诊断知识推送方法。构建了需求驱动的知识推送方法模型和故障诊断知识本体,并给出了基于本体描述的故障知识匹配方法和基于置信度连接的故障原因和故障处理方法推理方法;(4)搭建了汽车发动机故障诊断知识推送服务平台,分别实现了发动机故障诊断文本知识抽取、故障需求知识匹配和故障原因和故障处理方推理知识推送服务。本论文研究成果为实现发动机故障诊断知识按需推送提供了新的思路和方法,对提升发动机故障维修质量、提高维修效率、降低维修成本,具有较高的理论指导和实践意义。
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