【摘 要】
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现代科技逐渐往信息化、数字化和智能化的方向发展,工业制造设备也变得越来越复杂。其中,电机作为重要的动力输出装置,长期运行会出现磨损和老化,导致电机故障的发生。随着故障的自然累积,将减少电机寿命,增加运营成本。因此,研究电机的智能故障诊断方法,对生产设备运行的稳定性和可靠性具有重要意义。目前,电机的故障诊断大多是依靠专家已有的相关诊断经验和知识。然而,这些诊断知识零散且缺乏相关规范和行业标准,对电机
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现代科技逐渐往信息化、数字化和智能化的方向发展,工业制造设备也变得越来越复杂。其中,电机作为重要的动力输出装置,长期运行会出现磨损和老化,导致电机故障的发生。随着故障的自然累积,将减少电机寿命,增加运营成本。因此,研究电机的智能故障诊断方法,对生产设备运行的稳定性和可靠性具有重要意义。目前,电机的故障诊断大多是依靠专家已有的相关诊断经验和知识。然而,这些诊断知识零散且缺乏相关规范和行业标准,对电机故障的智能诊断产生干扰。针对上述问题,本文通过构建电机故障知识图谱,并将其融合到故障诊断方法中,以三元组的形式直接表示实体与关系之间的关联性,为故障诊断提供语义化和信息化支持,提高故障诊断准确率。搭建电机故障诊断系统,辅助相关人员快速定位故障来源,对电机维修。主要工作内容如下:1.针对电机故障知识数据碎片化且难以利用的问题,本文构建了电机故障知识图谱。通过网络爬虫和《电机维修实用技术手册》电机故障书籍获取电机故障原始语料。针对Bi LSTM（双向长短记忆网络）无法捕捉到长距离依赖的缺陷,提出BERT-Bi LSTM-MHA-CRF模型完成命名实体识别,通过实验对比分析,证明了该模型的优越性。利用LTP（语言技术平台）完成关系抽取,得到结构化数据。使用Neo4j图数据库存储三元组形式的电机故障知识,从而完成电机故障知识图谱的构建。2.针对现有方法无法精准诊断电机故障的问题。研究卷积神经网络故障诊断方法。总结出电机故障的五种状态,融合电机故障知识图谱和神经网络,设计了KG+CNN-Bi LSTM模型,将非线性转换的向量作为CNN（卷积神经网络）的多通道输入,以便更好地保留原有结构。同时,加入Bi LSTM模型弥补CNN无法提取上下文信息的缺陷,提高故障诊断的准确性。通过实验对比分析,证明该模型在故障诊断方面具有优越性。3.设计并搭建电机故障诊断系统。分析实际应用功能后,结合现有系统开发工具,设计系统架构,将系统分为用户管理、知识库管理和故障案例管理模块,实现系统的用户登录与注册、实体关系抽取、知识可视化、故障诊断等功能。对系统进行可视化应用测试,证明本文方法的可行性。
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