一种结合知识图谱的排水设备故障溯源方法与流程

本发明属于排水设备故障诊断，特别涉及一种结合知识图谱的排水设备故障溯源方法。

背景技术：

1、随着城市化进程的加速，排水系统的重要性、规模和复杂性不断增加。排水设备的正常运行对于城市的正常运转和环境保护至关重要。然而，由于排水设备长期处于恶劣的工作环境中，容易出现各种故障。传统的故障诊断方法往往依赖于人工经验和简单的数据分析，难以准确、快速地定位故障根源，导致维修效率低下，成本增加。随着人工智能技术快速发展，知识图谱这种通过手动构建或从结构化数据源中提取知识来构建的方式具有更高的准确性和可靠性，对于实现排水领域的故障溯源有着独特的优势和适用范围。

2、因此，本发明结合知识图谱技术，要解决现有技术不足是：传统的排水设备故障诊断方法大多依赖于经验丰富的技术人员，通过对设备运行数据的观察和分析来判断设备的状态。这种方法不仅耗时耗力，而且由于缺乏系统化的数据支持，诊断结果的准确性往往难以保证。此外，传统方法难以应对复杂多变的故障类型，特别是在面对连锁故障时，难以快速定位故障源头。

技术实现思路

1、本发明所要解决的技术问题是提供一种结合知识图谱的排水设备故障溯源方法，通过构建排水设备领域的知识图谱，实现对故障信息的智能分析和快速溯源，提高故障检测率和溯源效率。

2、为解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是：

3、一种结合知识图谱的排水设备故障溯源方法，步骤为：

4、步骤1、进行数据采集与预处理；

5、步骤2、进行知识图谱构建；

6、步骤3、进行故障特征提取；

7、步骤4、进行故障诊断与溯源；

8、步骤5、进行结果展示与反馈。

9、优选地，步骤1、进行数据采集与预处理：

10、步骤1.1、采集排水设备的运行数据，运行数据来源于排水设备的传感器和执行器；

11、步骤1.2、对采集到的运行数据进行清洗、去噪和归一化处理，以确保运行数据的质量和可用性。

12、优选地，所述的传感器包括流量计、压力计和温度传感器；所述的执行器包括电机、水泵和阀门；传感器用于实时监测设备的运行状态和环境参数，同时同步设备历史维护记录信息。

13、优选地，步骤2、进行知识图谱构建：

14、步骤2.1、明确排水设备故障相关的领域范围，领域范围包括各类排水设备类型、可能出现的故障类型、故障症状以及设备的部件组成；

15、步骤2.2、从各类实际排水生产中抽取数据作为知识图谱构建的基础，定义排水设备故障相关的实体，实体包括设备类型、部件、故障类型和故障症状；

16、步骤2.3、建立实体之间的关系，建立设备与部件之间的“组成”关系；建立部件与故障类型之间的“可能导致”关系，建立故障类型与故障症状之间的“表现为”关系；

17、步骤2.4、设计知识图谱模式，规划知识图谱的整体结构和层次，确定实体和关系的属性；

18、步骤2.5、将收集到的数据按照定义好的实体、关系和属性填充到知识图谱中。

19、优选地，步骤2.3中，“表现为”关系包括设备部件与故障类型的关联、故障症状与故障类型的对应关系；

20、步骤2.4中，设备实体的属性包括品牌、型号、安装时间，

21、故障类型实体的属性可以包括严重程度、修复难度。

22、优选地，步骤2.5的填充要求包括：

23、(1)过程涉及数据的转换、清洗和整合，以确保知识的准确性和一致性；

24、(2)对填充后的知识图谱进行验证，检查数据的准确性和完整性；

25、(3)根据新的故障案例和数据，不断优化和更新知识图谱。

26、优选地，步骤3、进行故障特征提取：

27、运用数据分析算法，从预处理后的数据中提取能够反映设备故障的特征向量；特征向量包括统计特征、频谱特征或基于模型的特征；结合构建的知识图谱，实时监测数据，有效地识别出排水设备在运行过程中产生的不同严重性等级的故障信息。

28、优选地，步骤4、故障诊断与溯源：

29、步骤4.1、设计基于知识图谱的排水设备故障智能诊断模型；将提取的排水设备故障特征向量输入到基于知识图谱的推理模型中；

30、步骤4.2、诊断模型根据知识图谱中的关系和规则，进行故障诊断和溯源，确定可能的故障类型和故障源；

31、步骤4.3、根据树状因果序列分布正向或逆向追溯故障发生原因。

32、9、根据权利要求1所述的一种结合知识图谱的排水设备故障溯源方法，其特征在于：

33、步骤5、进行结果展示与反馈：

34、通过信息化系统将故障诊断和溯源结果通过图表、报告形式直观的展示给用户；收集用户对诊断结果的反馈，用于优化知识图谱和诊断模型；提高故障诊断与溯源的准确性。

35、优选地，步骤4.3中，故障诊断过程为：

36、(1)输入故障现象的集合p＝{p1,p2,...pn}；n为正整数；

37、(2)遍历故障现象集合p，是否满足p∈g；其中g表示图谱中所有实体元素的集合；

38、若满足该条件，则下一步用于推理的已知实体集合为pd＝p；

39、若不满足上述条件，对集合p进行操作，剔除集合p中不在知识图谱g中的实体元素后，得到实体集合：pd＝{pi|pi∈g且|pi∈p}；

40、(3)将实体集合作为搜索用的已知实体集合，由已知实体集合根据关系路径：引入与实体集合pd直接关联的故障原因实体集合：

41、直接关联原因的搜索路径可表示为：

42、(4)由已知实体集合pd根据关系路径引入与实体集合pd直接关联的故障原因实体集合根据关系路径rmonitor(c2,c1)引入关联设备结构实体的集合：s＝range(rmonitor(c2,c1))；

43、(5)验证关联结构实体集合s与故障现象集合pd是否存在rhasphe(c1,c3)关系路径，即关系pd＝range(rhasphe(c1,c3))是否存在；

44、(6)若关系存在，由关联设备结构实体集合s根据关rhasphe(c1,c3)系路径引入间接关联故障现象集合pi＝range(rhasphe(c1,c3))由间接关联故障显示实体集合pi根据关系路径引入与故障现象集合pd间接关联的故障原因集合：

45、

46、若不存在，则间接关联的故障原因集合间接关联原因的搜索路径可表示为：

47、

48、(7)取故障原因实体集合f0＝fdufi，即f0为直接关联故障原因集合fd与间接关联故障原因集合fi的并集，由故障原因实体集合f0根据关系路径radvice(c4,c5)引入维修建议实体集合a0,则：a0＝range(radvice(c4,c5))；

49、(8)对故障原因集合f0中的实体进行排序，排序方法如下：首先将直接关联原因放在间接关联原因之前；其次将直接关联原因中的各实体按照与实体集合pd中的实体有直接关联路径的个数由多到少进行排序；排序后即得到故障原因实体集合f1，维修建议实体按照相同顺序排序得到实体集合a1；

50、(9)对故障原因实体集合f1与维修建议实体集合a1进行格式化后，即可得到诊断结果。

51、一种结合知识图谱的排水设备故障溯源的系统，采用了所述的一种结合知识图谱的排水设备故障溯源方法。

52、本发明可达到以下有益效果：

53、1.提高故障诊断的准确性：结合知识图谱中的丰富知识和关系，能够更全面、准确地分析故障原因，减少误诊和漏诊的情况。

54、2.缩短故障排查时间：快速定位故障源，提高维修效率，减少设备停机时间，降低对排水系统运行的影响。

55、3.降低维护成本：通过精准的故障溯源，避免不必要的部件更换和维修工作，节约维护成本。知识积累与传承：知识图谱可以不断积累和更新排水设备故障诊断的经验和知识，便于新员工学习和借鉴，提高整体运维水平。