一种基于知识图谱的综合电子系统电磁兼容分析方法技术方案

本发明专利技术涉及一种基于知识图谱的综合电子系统电磁兼容分析方法，属于电磁兼容领域

【技术实现步骤摘要】
一种基于知识图谱的综合电子系统电磁兼容分析方法


[0001]本专利技术涉及电磁兼容领域，具体涉及一种基于知识图谱的综合电子系统电磁兼容分析方法
。

技术介绍

[0002]典型的综合电子系统由信号处理模块
、
电源模块
、
基带射频系统
、
控制系统和其他设备组成
。
系统平台可广泛应用于实验室
、
外场
、
机舱等苛刻环境下实时数据采集处理传输存储的需求，适合于航空
、
航天
、
船舶等应用场景
。
随着电子技术的快速发展，综合电子系统的集成程度越来越高，由于其硬件设备内部空间狭小且敏感器件较多，近场辐射干扰
、
传导干扰已成为影响系统电磁兼容的主要因素
。
为了避免模块间的干扰
、
确保各个模块能够正常工作，对综合电子系统机箱内部进行电磁兼容分析及管理非常重要，因此，迫切需要建立自动化
、
智能化的电磁兼容分析和管理系统，为电路工程师和电磁工程师的实际工程设计和应用提供帮助，协助他们进行电路设计和电磁兼容分析，在遇到电磁兼容干扰时，能够方便
、
准确
、
快速地排查问题原因
。
[0003]知识图谱的概念是由谷歌公司提出来的，它从现有数据中抽取实体
、
属性
、
以及实体间的关系
。
知识图谱将实体及实体间的关系构建成一张语义网络关系图，是一种基于图的数据结构
。
近些年来，随着知识图谱的兴起，知识图谱在知识存储
、
语义搜索
、
专家系统
、
问答机器人等方式应用越加广泛
。
知识图谱除了能够分析单个实体的性质外，更擅长分析和管理实体之间的关系
。
传统的语义搜索引擎根据用户输入的关键字检索到相关网页，通过一系列的排序算法将网页按照相关度进行排序，最终返回给用户
。
利用知识图谱进行语义搜索会遍历整个知识图谱，将查询到的知识返回给用户
。
在基于知识图谱搭建问答系统时，会对用户输入的自然语言形式的问句进行解析，将其转化为结构化的数据形式，然后在知识图谱中查询出对应的答案，并返回用户
。
[0004]对于综合电子系统，传统的电磁兼容管理方案主要采用人工排查和解决问题的方式，难以克服成本高
、
周期长和覆盖面小的缺点
。

技术实现思路

[0005]本专利技术提供一种基于知识图谱的综合电子系统电磁兼容分析方法，针对综合电子系统机箱内部的电磁兼容问题，智能地提取设备电磁兼容的相关数据，意在解决机箱内部的电磁干扰故障诊断和预测难题
。
[0006]本专利技术采取的技术方案是，包括下列步骤：
[0007]步骤1：构建用于抽取实体的综合电子系统电磁兼容数据集，数据集由工程师经验文档
、
电磁兼容测试标准及试验实测数据组成，数据集内容为经验文档和电磁标准中形成的自然语言及电磁相关实验数值；
[0008]步骤2：将步骤1构建的数据集利用基于计数模型和基于总体统计数据的词表示工具
GloVe
模型映射成词向量；
[0009]步骤3：采用基于机器学习的长短时记忆网络
LSTM
对步骤2中得到的词向量进行特征提取；
[0010]步骤4：通过步骤3对
LSTM
提取特征后，应用
MLP
进行实体分类，
Softmax
得到每个词向量的概率分布，输出大于阈值的词向量作为知识图谱中的实体或关系，完成对电磁兼容数据中实体及关系的抽取，为后续形成综合电子系统电磁兼容知识图谱提供依据；
[0011]步骤5：将抽取后的电磁兼容数据实体和关系映射为知识图谱三元组
(
实体
、
关系
、
实体
)
，抽取后的数据主要包括干扰源
、
耦合途径
、
敏感设备三类，将辐射源和敏感设备作为知识图谱中的实体，耦合途径作为实体间关系，建立综合电子系统的电磁兼容知识图谱，利用知识图谱存储和表示综合电子系统机箱内部各个模块的电磁干扰关系，按照机箱内部元器件的损伤阈值以及电磁干扰模式，形成电磁失效机理；
[0012]步骤6：对电磁兼容知识图谱进行分析，得到电磁拓扑结构和电磁兼容知识，输入至分层贝叶斯网络中，形成综合电子系统的分层贝叶斯网络评估模型，通过模型计算得到各模块的干扰概率和失效概率，并生成综合电子系统干扰和失效概率预测知识图谱，从而实现系统级电磁兼容诊断及预测
。
[0013]本专利技术所述步骤2中，
GloVe
模型生成词向量，首先应对语料库建立一个词的共现矩阵
X
，矩阵中的元素
X
ij
表示词
j
出现在含词
i
的文本中的次数，
X
i
表示所有词在含词
i
的文本中出现的次数，表示词
j
出现在含词
i
的文本中的概率，构造词向量与共现矩阵的关系，如公式
(1)
所示：
[0014][0015]其中，和
w
j
是所求解词向量，
b
i
和
b
j
分别为和
w
j
向量的偏置，考虑没有共现情况，概率比值为0的情况，引入损失函数如公式
(2)(3)
所示：
[0016][0017][0018]其中，根据经验
α
＝
0.75
，
x
max
＝1，电磁数据集经过
GloVe
模型训练，和损失函数修正，得到词向量矩阵
x
t
为最终词向量矩阵中的元素，作为
LSTM
所需的输入词向量
。
[0019]本专利技术所述步骤3中，对步骤2中得到的词向量矩阵进行特征提取，利用
LSTM
提取词向量矩阵的特征，
LSTM
由输入
、
输出和遗忘门组成；
[0020]f
t
＝
σ
(W
f
·
[C
t
‑1,x
t
]+b
f
)(4)
[0021]其中，
f
t
为激活向量，
σ
为函数，
C
t
‑1为细胞状态向量，
x
t
为输入词向量，
W
f
为权重值本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于知识图谱的综合电子系统电磁兼容分析方法，其特征在于，包括下列步骤：步骤1：构建用于抽取实体的综合电子系统电磁兼容数据集，数据集由工程师经验文档
、
电磁兼容测试标准及试验实测数据组成，数据集内容为经验文档和电磁标准中形成的自然语言及电磁相关实验数值；步骤2：将步骤1构建的数据集利用基于计数模型和基于总体统计数据的词表示工具
GloVe
模型映射成词向量；步骤3：采用基于机器学习的长短时记忆网络
LSTM
对步骤2中得到的词向量进行特征提取；步骤4：通过步骤3对
LSTM
提取特征后，应用
MLP
进行实体分类，
Softmax
得到每个词向量的概率分布，输出大于阈值的词向量作为知识图谱中的实体或关系，完成对电磁兼容数据中实体及关系的抽取，为后续形成综合电子系统电磁兼容知识图谱提供依据；步骤5：将抽取后的电磁兼容数据实体和关系映射为知识图谱三元组：实体
、
关系
、
实体，抽取后的数据主要包括干扰源
、
耦合途径
、
敏感设备三类，将辐射源和敏感设备作为知识图谱中的实体，耦合途径作为实体间关系，建立综合电子系统的电磁兼容知识图谱，利用知识图谱存储和表示综合电子系统机箱内部各个模块的电磁干扰关系，按照机箱内部元器件的损伤阈值以及电磁干扰模式，形成电磁失效机理；步骤6：对电磁兼容知识图谱进行分析，得到电磁拓扑结构和电磁兼容知识，输入至分层贝叶斯网络中，形成综合电子系统的分层贝叶斯网络评估模型，通过模型计算得到各模块的干扰概率和失效概率，并生成综合电子系统干扰和失效概率预测知识图谱，从而实现系统级电磁兼容诊断及预测
。2.
根据权利要求1所述的基于知识图谱的综合电子系统电磁兼容分析方法，其特征在于：所述步骤2中
GloVe
模型生成词向量，首先对语料库建立一个词的共现矩阵
X
，矩阵中的元素
X
ij
表示词
j
出现在含词
i
的文本中的次数，
X
i
表示所有词在含词
i
的文本中出现的次数，表示词
j
出现在含词
i
的文本中的概率，构造词向量与共现矩阵的关系，如公式
(1)
所示：其中，和
w
j
是所求解词向量，
b
i
和
b
j
分别为和
w
j
向量的偏置，考虑没有共现情况，概率比值为0时，引入损失函数如公式
(2)、(3)
所示：所示：其中，根据经验，
α
＝
0.75
，
x
max
＝1，电磁数据集经过
GloVe
模型训练，和损失函数修正，得到词向量矩阵
x
t
为最终词向量矩阵中的元素，作为
LSTM
所需的输入词向量
。3.
根据权利要求1所述的基于知识图谱的综合电子系统电磁兼容分析方法，其特征在
于：所述步骤3中，对步骤2得到的词向量矩阵进行特征提取，利用
LSTM
提取词向量矩阵的特征，
LSTM
由输入
、
输出和遗忘门组成；
f
t
＝
σ
(W
f
·
[C
t
‑1,x
t
]+b
f
)(4)
其中，
f
t
为激活向量，
σ
为函数，
C

【专利技术属性】
技术研发人员：姜宏，张旌慈，倪宏坤，聂新礼，郑惠明，肖可，王妞，许明勋，董博，张敬涛，
申请(专利权)人：吉林大学，
类型：发明
国别省市：