一种工业生产制造中故障分析系统及方法技术方案

本发明专利技术涉及一种工业生产制造中故障分析系统及方法，该系统包括故障知识图谱构建模块、故障信息捕获模块、故障信息解析模块、故障知识匹配模块、故障分析结果输出模块，通过该系统进行故障分析，利用故障信息捕获模块获取故障信息，将该故障信息解析后与故障知识图谱构建模块构建的故障知识图谱匹配得到故障子图，借助该故障子图找出故障原因和解决办法。通过本发明专利技术的工业生产制造中故障分析系统及方法能够快速确定故障原因及解决方案，减少对现场工程师的经验依赖，提升分析效果和分析效率。率。率。

【技术实现步骤摘要】
一种工业生产制造中故障分析系统及方法


[0001]本专利技术涉及人工智能领域，具体涉及一种工业生产制造中故障分析系统及方法。

技术介绍

[0002]在工业领域，生产制造是一个企业把产品生产出来并送达消费者使用的最核心的环节，而生产制造过程中，对产品质量的控制则是生命线，需要严格把控产品质量。而当今对产品的生产制造中大量依托机器来生产，生产过程中的数十个环节都是依靠机器来自动运行。
[0003]但是由于各种因素，机器在运行过程中都会发生各种故障，包括机械的、电子的、电气的、人为错误操作的、工艺的、管理方面的、测量方法的、原材料的、环境温湿度的等等因素的变化都能够导致生产制造过程的故障的发生，并因这些故障的发生导致所生产的产品不合格。
[0004]当这些故障发生时，传统的方法都是依托于现场工程师的经验来解决的，或者依托于工程师的经验，结合从操作手册、内部文档、企业内部资料库以及互联网的信息来解决的。
[0005]完全依赖现场工程师进行故障分析不能保证故障发生时可以快速分析原因进而解决问题，需要提出一种解决办法减少对现场工程师的依赖，使得故障分析可以自动或者半自动进行。

技术实现思路

[0006]为了实现上述技术目的，本专利技术提供了一种工业生产制造中故障分析系统、方法和装置，借助人工智能实现故障的分析，提升故障分析效率，本专利技术的技术目的是通过以下技术方案实现的：
[0007]一种工业生产制造中故障分析系统，该系统包括故障知识图谱构建模块、故障信息捕获模块、故障信息解析模块、故障知识匹配模块、故障分析结果输出模块；
[0008]故障知识图谱构建模块用以构建生成故障知识图谱；
[0009]故障信息捕获模块用以捕获故障信息将捕获的故障信息并将故障信息转化为文本信息；
[0010]故障信息解析模块用以将故障信息捕获模块捕获转化的文本信息解析为实体集合和本体词汇集合；
[0011]故障知识匹配模块用以将故障信息解析模块解析得到的实体集合和本体词汇集合分别与故障知识图谱内的信息进行匹配，匹配生成故障知识图谱的子图；
[0012]故障分析结果输出模块用以输出故障知识图谱的子图，追溯原始文件并输出原始文件。
[0013]一种工业生产制造中故障分析的方法，该方法依赖于权利要求1中的工业生产制造中故障分析系统，该方法包括故障知识图谱构建、捕获故障信息、解析故障信息、解析后
的故障信息和故障知识图谱匹配、故障分析结果输出。
[0014]进一步地，故障知识图谱构建包括：
[0015]S1、故障分析文档收集；
[0016]S2、将收集的故障分析分档转化为rdf文档；
[0017]S3、利用自动标注模块对rdf文档进行标注，标记结果输入已标注文档库；
[0018]S4、通过已标注文档库进行模型训练，生成知识抽取模型；
[0019]S5、通过知识抽取模型进行知识抽取，根据推理规则或推理模型判断抽取模型抽取的知识是否已存在于故障知识图谱，若存在则将该抽取的知识融合到故障知识图谱中，若不存在则增加到故障知识图谱；
[0020]S6、对S5的判断的结果进行审核，判断是否将知识抽取模型所抽取的知识融合或者增加到知识图谱中。
[0021]进一步地，S3中对rdf文档进行标注时，输入故障分析文档，对所输入的故障分析文档进行标注，标注按照(实体、关系、实体)三元组和(实体、属性、属性值)三元组中至少一种三元组进行标记输出。
[0022]进一步地，解析故障信息时从故障信息捕获模块输出的文本信息中提取本体词汇、实体信息；本体词汇提取形成本体词汇集合，实体信息提取形成实体集合。
[0023]进一步地，提取本体词汇包括：
[0024]S7、对故障信息捕获模块输出的文本信息进行分词，分词获取故障信息捕获模块输出的文本信息中的原始输入词汇；
[0025]S8、同义词匹配，获取原始输入词汇的同义词；
[0026]S9、提取出同义词中和故障知识图谱中相同或相似的词汇，形成本体词汇集合；从同义词中提取与故障知识图谱中相关的实体、关系、属性、属性值放入实体集合。
[0027]进一步地，实体信息提取还包括对故障信息捕获模块输出的文本信息进行翻译，提取翻译后的文本信息中的实体信息。
[0028]进一步地，解析后的故障信息和故障知识图谱匹配借助信息检索算法，包括以下步骤：
[0029]S10、提取故障知识图谱中的实体条目，包括实体、关系、属性、属性值；
[0030]S11、以所提取的实体条目创建索引；
[0031]S12、借助检索工具的API从所创建的索引中分别对实体集合和本体词汇集合中的每个词进行检索，得到检索结果；
[0032]S13、检索结果汇总，根据故障知识图谱进行子图重建，生成故障子图；
[0033]S14、故障子图输入到故障分析结果输出模块。
[0034]进一步地，S12中检索包括模糊检索和精确检索；模糊检索时分别检索出索引中与本体词汇集合中每个词相关的词汇以及索引中与实体集合中每个词相关的词汇、以及索引中相关的三元组，计算每个结果的发生的概率，根据每个结果的发生概率计算相关词汇和原始输入词汇的语义相似度，设定阈值筛选语义相似度符合要求的相关词汇作为检索结果。
[0035]一种故障知识图谱的构建方法，该方法包括：
[0036]S1、故障分析文档收集；
[0037]S2、将收集的故障分析分档转化为rdf文档；
[0038]S3、利用自动标注模块对rdf文档进行三元组标注，标记结果输入已标注文档库；
[0039]S4、通过已标注文档库进行模型训练，生成知识抽取模型；
[0040]S5、通过知识抽取模型进行知识抽取，根据推理规则或推理模型判断抽取模型抽取的知识是否已存在于故障知识图谱，若存在则将该抽取的知识融合到故障知识图谱中，若不存在则增加到故障知识图谱；
[0041]S6、对S5的判断的结果进行审核，判断是否将知识抽取模型所抽取的知识融合或者增加到知识图谱中。
[0042]相比现有技术，本专利技术的有益效果在于，生产制造中故障发生时，借助该工业生产制造中故障分析系统及方法能够快速确定故障原因及解决方案，减少对现场工程师的经验的依赖，提升分析效果和分析效率。
附图说明
[0043]图1是本专利技术的工业生产制造中故障分析系统结构示意图。
[0044]图2是本专利技术中故障知识图谱构建流程图。
[0045]图3是本专利技术中解析故障信息流程示意图。
[0046]图4是本专利技术中解析后的故障信息和故障知识图谱匹配流程示意图。
[0047]图5是本专利技术中自动标注模块对rdf文档自动标注模型图。
[0048]图6是本专利技术中模糊检索语义相似度计算模型图。
具体实施方式
[0049]下面结合具体实施方式对本专利技术的技术方案进行进一步描述：
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种工业生产制造中故障分析系统，其特征在于，该系统包括故障知识图谱构建模块、故障信息捕获模块、故障信息解析模块、故障知识匹配模块、故障分析结果输出模块；所述故障知识图谱构建模块用以构建生成故障知识图谱；所述故障信息捕获模块用以捕获故障信息将捕获的故障信息并将故障信息转化为文本信息；所述故障信息解析模块用以将故障信息捕获模块捕获转化的文本信息解析为实体集合和本体词汇集合；所述故障知识匹配模块用以将故障信息解析模块解析得到的实体集合和本体词汇集合分别与故障知识图谱内的信息进行匹配，匹配生成故障知识图谱的子图；所述故障分析结果输出模块用以输出故障知识图谱的子图，追溯原始文件并输出原始文件。2.一种工业生产制造中故障分析的方法，其特征在于，该方法依赖于权利要求1中的工业生产制造中故障分析系统，该方法包括故障知识图谱构建、捕获故障信息、解析故障信息、解析后的故障信息和故障知识图谱匹配、故障分析结果输出。3.根据权利要求2所述的一种工业生产制造中故障分析的方法，其特征在于，所述故障知识图谱构建包括：S1、故障分析文档收集；S2、将收集的故障分析分档转化为rdf文档；S3、利用自动标注模块对rdf文档进行标注，标记结果输入已标注文档库；S4、通过已标注文档库进行模型训练，生成知识抽取模型；S5、通过知识抽取模型进行知识抽取，根据推理规则或推理模型判断抽取模型抽取的知识是否已存在于故障知识图谱，若存在则将该抽取的知识融合到故障知识图谱中，若不存在则增加到故障知识图谱；S6、对S5的判断的结果进行审核，判断是否将知识抽取模型所抽取的知识融合或者增加到知识图谱中。4.根据权利要求3所述的一种工业生产制造中故障分析的方法，其特征在于，S3中对rdf文档进行标注时，输入故障分析文档，对所输入的故障分析文档进行标注，标注按照(实体、关系、实体)三元组和(实体、属性、属性值)三元组中至少一种三元组进行标记输出。5.根据权利要求3或4所述的一种工业生产制造中故障分析的方法，其特征在于，解析故障信息时从故障信息捕获模块输出的文本信息中提取本体词汇、实体信息；本体词汇提取形成本体词汇集合，实体信息提取形成实体集合。6.根据权利要求5所述的一种工业生产制造中故障分析的方法...

【专利技术属性】
技术研发人员：王文广，贺梦洁，陈运文，纪达麒，
申请(专利权)人：达而观信息科技上海有限公司，
类型：发明
国别省市：