一种基于任务型对话机器人的设备运维故障诊断方法与流程

本发明涉及设备故障诊断领域，特别是涉及一种基于任务型对话机器人的设备运维故障诊断方法。

背景技术：

随着工业信息化技术的快速发展，工业资产设备运维变得尤为重要。例如地铁、高铁、电力等典型的设备资产密集型行业，设备数量大，涉及专业多，因其运行环境的特殊性，一旦在运行过程中出现设备运维故障，不仅会产生重大经济损失，严重的会出现安全事故。我国正处于工业信息化大发展时期，对设备运维故障管理工作提出了越来越高的要求。然而传统设备运维故障诊断方式存在效率低下，作业质量得不到可靠保障的不足，消耗大量的人力、物力资源。因此必须提高对设备有效运行的重视，分析存在的各种故障，确定其发生的原因，有目的性和针对性的采取措施进行维修，及时消除存在的运行隐患，提高设备运行的安全性和可靠性。

技术实现要素：

针对上述问题，本发明提供了一种基于任务型对话机器人的设备运维故障诊断方法。

本发明的技术方案是：一种基于任务型对话机器人的设备运维故障诊断方法，其诊断步骤如下：

1.1，维修人员进入故障维修现场，查看故障设备；

1.2，发出唤醒对话机器人“查询”指令，开始作业；

1.3，机器人询问故障信息，维修人员给出故障描述语句；

1.4，机器人通过语义分析查询案例库，并在已匹配的结果集中给出经验值最高记录的故障原因；

1.5，根据机器人给出的故障原因，维修人员检查设备故障原因并给机器人确认结果；

1.6，机器人根据确认结果给出详细故障解决方案，并更新记录经验值；

1.7，结束。

优选的，其诊断步骤如下：

2.1，维修人员进入故障维修现场，查看故障设备；

2.2，发出唤醒对话机器人“查询”指令，开始作业；

2.3，机器人询问故障信息，维修人员给出故障描述语句；

2.4，机器人通过语义分析查询案例库，并将已匹配的正确的结果集中给出经验值最佳记录的故障原因；

2.5，根据机器人给出的故障原因，维修人员检查设备故障原因并否决故障原因后再将否决的结果通过故障描述反馈给机器人。

优选的，其诊断步骤如下：

3.1，维修人员进入故障维修现场，查看故障设备；

3.2，发出唤醒对话机器人“查询”指令，开始作业；

3.3，机器人询问故障信息，维修人员给出故障描述语句；

3.4，机器人通过语义分析查询案例库，匹配结果小于某一阈值后给出该设备所有故障记录；

3.5，维修人员确认设备故障记录，机器人记录新的故障描述，机器人根据新的故障描述更新记录经验值；

3.6，结束。

优选的，其诊断步骤如下：

4.1，维修人员进入地铁故障维修现场，查看故障设备；

4.2，发出唤醒对话机器人“查询”指令，开始作业；

4.3，机器人询问故障信息，维修人员给出故障描述语句；

4.4，机器人通过语义分析查询案例库，匹配的出未知结果后给出设备所有故障记录；

4.5，与所有的故障记录匹配后否决有相匹配的故障记录，维修人员针对新的故障进行人工处理；

4.6，结束。

优选的，其诊断步骤如下：

5.1，维修人员进入地铁故障维修现场，查看故障设备；

5.2，发出唤醒对话机器人“新增”指令，开始作业；

5.3，机器人询问故障信息，维修人员依次给出描述故障设备、故障现象、故障原因及故障措施语句；

5.4，机器人通过维修人员给出的相关的语句记录新的故障案例，并对不同设备类型的故障进行分类编码；

5.5，结束。

语音对话采用普通话一问一答的形式。

与机器人对话时，自动绑定诊断该设备故障处理的起止时刻及诊断的地点。

对于机器人没有给出的故障记录，维修人员需要自行处理故障，完成后，通过“新增”指令，存入该故障处理过程。

根据关键词匹配，机器人反馈匹配结果；对于某一阈值(即匹配度)的计算，阈值＝已匹配关键词/(已匹配关键词+未匹配关键词)。

本发明的有益效果是：该方法通过机器人与维修人员对话的形式，基于故障记录的经验值，迭代查询与维修人员的描述相匹配的最佳故障记录，并在维修过程中，不断更新故障记录经验值，丰富和完善故障案例库，省去了大量繁琐的单凭人工经验摸索诊断的时间，大大提高了设备运维故障诊断的效率，使得故障诊断过程更加的高效快捷，节约了维修人员的到场作业的时间，进一步保证设备运维故障处理的质量。通过语音对话绑定故障诊断的时刻和地点，对维修人员的到场作业能够进行有效的卡控，进一步保证了巡检质量。使得故障诊断过程更加的高效快捷，节约了维修人员的到场作业的时间，进一步保证地铁运维故障处理的质量。

附图说明

图1是本发明的流程图。

具体实施方式

本发明：一种基于任务型对话机器人的设备运维故障诊断方法，其诊断步骤如下：

1.1，维修人员进入故障维修现场，查看故障设备；

1.2，发出唤醒对话机器人“查询”指令，开始作业；

1.3，机器人询问故障信息，维修人员给出故障描述语句；

1.4，机器人通过语义分析查询案例库，并在已匹配的结果集中给出经验值最高记录的故障原因；

1.5，根据机器人给出的故障原因，维修人员检查设备故障原因并给机器人确认结果；

1.6，机器人根据确认结果给出详细故障解决方案，并更新记录经验值；

1.7，结束。

优选的，其诊断步骤如下：

2.1，维修人员进入故障维修现场，查看故障设备；

2.2，发出唤醒对话机器人“查询”指令，开始作业；

2.3，机器人询问故障信息，维修人员给出故障描述语句；

2.4，机器人通过语义分析查询案例库，并将已匹配的正确的结果集中给出经验值最佳记录的故障原因；

2.5，根据机器人给出的故障原因，维修人员检查设备故障原因并否决故障原因后再将否决的结果通过故障描述反馈给机器人。

优选的，其诊断步骤如下：

3.1，维修人员进入故障维修现场，查看故障设备；

3.2，发出唤醒对话机器人“查询”指令，开始作业；

3.3，机器人询问故障信息，维修人员给出故障描述语句；

3.4，机器人通过语义分析查询案例库，匹配结果小于某一阈值后给出该设备所有故障记录；

3.5，维修人员确认设备故障记录，机器人记录新的故障描述，机器人根据新的故障描述更新记录经验值；

3.6，结束。

优选的，其诊断步骤如下：

4.1，维修人员进入地铁故障维修现场，查看故障设备；

4.2，发出唤醒对话机器人“查询”指令，开始作业；

4.3，机器人询问故障信息，维修人员给出故障描述语句；

4.4，机器人通过语义分析查询案例库，匹配的出未知结果后给出设备所有故障记录；

4.5，与所有的故障记录匹配后否决有相匹配的故障记录，维修人员针对新的故障进行人工处理；

4.6，结束。

优选的，其诊断步骤如下：

5.1，维修人员进入地铁故障维修现场，查看故障设备；

5.2，发出唤醒对话机器人“新增”指令，开始作业；

5.3，机器人询问故障信息，维修人员依次给出描述故障设备、故障现象、故障原因及故障措施语句；

5.4，机器人通过维修人员给出的相关的语句记录新的故障案例，并对不同设备类型的故障进行分类编码；

5.5，结束。

语音对话采用普通话一问一答的形式。

与机器人对话时，自动绑定诊断该设备故障处理的起止时刻及诊断的地点。

对于机器人没有给出的故障记录，维修人员需要自行处理故障，完成后，通过“新增”指令，存入该故障处理过程。

根据关键词匹配，机器人反馈匹配结果；对于某一阈值(即匹配度)的计算，阈值＝已匹配关键词/(已匹配关键词+未匹配关键词)。

该方法通过机器人与维修人员对话的形式，基于故障记录的经验值，迭代查询与维修人员的描述相匹配的最佳故障记录，并在维修过程中，不断更新故障记录经验值，丰富和完善故障案例库，省去了大量繁琐的单凭人工经验摸索诊断的时间，大大提高了设备运维故障诊断的效率，使得故障诊断过程更加的高效快捷，节约了维修人员的到场作业的时间，进一步保证设备运维故障处理的质量。通过语音对话绑定故障诊断的时刻和地点，对维修人员的到场作业能够进行有效的卡控，进一步保证了巡检质量。使得故障诊断过程更加的高效快捷，节约了维修人员的到场作业的时间，进一步保证地铁运维故障处理的质量。

上述方法基于任务型对话机器人，通过对话的形式维修地铁设备故障，省去了大量繁琐的单凭人工经验摸索诊断的过程，大大提高了设备运维故障诊断的效率，使得设备运维故障诊断过程更加的高效快捷，节约了维修人员的到场作业的时间，进一步保证设备运维故障处理的质量。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变形，这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。