【技术实现步骤摘要】
本公开涉及水轮机转轮缺陷诊断，尤其涉及一种基于知识图谱的转轮缺陷智能诊断与评估方法。
技术介绍
1、每次机组检修期间若检查发现水轮发电机组转轮存在缺陷时，现有水轮发电机组转轮缺陷诊断与评估技术都是通过人工观察及技术分析方式，结合相关试验方法进行综合推断、评判，知识图谱技术在水轮发电机组转轮缺陷诊断与评估技术层面是空白的。
2、由于水轮发电机组转轮缺陷产生的形式、机理和原因是错综复杂的，缺陷分析所需要的知识体量和现场实践经验比较庞大，技术人员很难系统的全面掌握；水轮发电机组设计、运行、检修、试验等过程中所需的各种规程规范、技术标准种类繁多，个人很难形成整体统一的方式支撑其缺陷诊断、分析、评价工作；技术人员个人的知识储备各异，虽然在工作中积累了大量的工作经验和数据，蕴含诊断实践知识的巨大宝藏，但是还没有能够被充分的挖掘、沉淀和利用。因此，需要引入知识图谱技术，辅助人工进行水轮发电机组转轮的故障诊断与评价工作。
技术实现思路
1、本公开的实施例提供了一种基于知识图谱的转轮缺陷智能诊断与评估方法，所述方法包括以下步骤：
2、s1收集水轮发电机组转轮设计、制造、试验、验收、运行、检修方面的数据、图片、标准、规程基础信息；
3、s2通过分析和筛选，校对和保留可靠性和实用性较高的数据；
4、s3以所述数据、图片、标准、规程及类似案例为基础，抽取数据中的缺陷诊断相关业务知识与实体、关系及属性，构建缺陷诊断概念图谱与实体图谱；
5、s4梳理
6、在本专利技术的一些可实现方式中，s3具体为：将转轮设计、制造、试验、验收、运行及检修每一时间段的缺陷记录以及转轮的历史记录通过重复语义匹配缺陷映射成转轮缺陷的注意力权重，根据注意力权重将历史缺录所对应的缺陷类型分为不同的缺陷等级，并将其转换为文本信息；从文本信息中识别出实体、实体属性信息和各命名实体之间的关系；通过结合缺陷实体、缺陷记录实体和其实体属性信息构建缺陷诊断概念图谱与实体图谱。
7、在本专利技术的一些可实现方式中，所述重复语义匹配具体为：对每一时间段的缺陷记录进行语义预匹配实现文本编码，针对一组缺陷记录，通过最小化组合目标c＝α·cgen+β·creg得到缺陷表示特征，其中，α、β为调整参数平衡和正则化的因子；cgen为某种缺陷和缺陷记录匹配的相似度值与某种缺陷和缺陷记录不匹配的相似度值的差，cgenmax{0,1-sam_scri}-max{0,1-dif_scrj}；其中sam_scri是某种缺陷和缺陷记录匹配的相似度值，dif_scrj为某种缺陷和记录不匹配的相似度值；creg为给定缺陷pi和所有时间段的缺陷记录匹配的注意力权重总和，cregγ·∑ipi·logreci；其中，γ是权重因子用来修正所述注意力权重总和。
8、与现有技术相比，采用本专利技术的技术方案具有以下技术效果：
9、重视不同时间阶段的缺陷记录对最终的转轮缺陷的评估结果的影响，通过重复语义匹配模型对不同时间段的缺陷记录进行文本和抽取规则之间的匹配；进一步地，得到缺陷表示特征的关系实例，根据所述关系实例对转轮的缺陷及处理手段进行评估并得到准确的诊断与评估结果，指导生产。
10、应当理解，
技术实现思路
部分中所描述的内容并非旨在限定本公开的实施例的关键或重要特征，亦非用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的描述变得容易理解。
【技术保护点】
1.一种基于知识图谱的转轮缺陷智能诊断与评估方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的转轮缺陷智能诊断与评估方法，其特征在于，S3具体为：将转轮设计、制造、试验、验收、运行及检修每一时间段的缺陷记录以及转轮的历史记录通过重复语义匹配缺陷映射成转轮缺陷的注意力权重，根据注意力权重将历史缺录所对应的缺陷类型分为不同的缺陷等级，并将其转换为文本信息；从文本信息中识别出实体、实体属性信息和各命名实体之间的关系；通过结合缺陷实体、缺陷记录实体和其实体属性信息构建缺陷诊断概念图谱与实体图谱。
3.根据权利要求2所述的一种基于知识图谱的转轮缺陷智能诊断与评估方法，其特征在于，所述重复语义匹配具体为：对每一时间段的缺陷记录进行语义预匹配实现文本编码，针对一组缺陷记录，通过最小化组合目标C＝α·Cgen+β·Creg得到缺陷表示特征，其中，α、β为调整参数平衡和正则化的因子；Cgen为某种缺陷和缺陷记录匹配的相似度值与某种缺陷和缺陷记录不匹配的相似度值的差，
【技术特征摘要】
1.一种基于知识图谱的转轮缺陷智能诊断与评估方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的转轮缺陷智能诊断与评估方法，其特征在于，s3具体为：将转轮设计、制造、试验、验收、运行及检修每一时间段的缺陷记录以及转轮的历史记录通过重复语义匹配缺陷映射成转轮缺陷的注意力权重，根据注意力权重将历史缺录所对应的缺陷类型分为不同的缺陷等级，并将其转换为文本信息；从文本信息中识别出实体、实体属性信息和各命名实体之间的关系；...
【专利技术属性】
技术研发人员：覃献业，罗兰德，黄波，陈敏，李胜首，
申请(专利权)人：大唐水电科学技术研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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