【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及设备故障管理，尤其涉及基于知识图谱的工业设备故障管理方法、装置及设备。
技术介绍
1、工业生产设备往往部署在环境恶劣的工业场景中，在经过长时间连续运转后，设备的零部件很容易出现故障，影响生产工作。
2、然而，现有的设备故障管理技术存在如下问题，一种是过于依赖人工经验，很多故障的诊断需要特定员工处理，缺乏系统化的故障诊断。还有一种是对诊断出的故障原因很难快速而准确的做出详细的维修指导。
3、因此，针对现有技术中存在的工业设备故障管理系统智能化程度不高、运维效率低的问题，尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
1、本专利技术实施例提供了一种基于知识图谱的工业设备故障管理方法、装置及设备，旨在解决现有技术方法中所存在的工业设备故障管理系统智能化程度不高、运维效率低的问题。
2、第一方面，本专利技术实施例提供了一种基于知识图谱的工业设备故障管理方法，所述方法包括：
3、获取设备数据；其中，所述设备数据包括结构化数据、半结构化数据、非结构
【技术保护点】
1.一种基于知识图谱的工业设备故障管理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于知识抽取策略从所述设备数据中获取设备运维实体相关信息，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述若判定所述实体触发词检测结果为所述设备数据中存在触发词，则通过特征匹配算法从所述设备数据中抽取得到所述设备运维实体相关信息中的设备运维实体和实体属性的步骤之后，或在所述若判定所述实体触发词检测结果为所述设备数据中不存在触发词，则通过深度学习算法从所述设备数据中抽取得到所述设备运维实体相关信息中的设备运维实体和实体属性...
【技术特征摘要】
1.一种基于知识图谱的工业设备故障管理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于知识抽取策略从所述设备数据中获取设备运维实体相关信息，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述若判定所述实体触发词检测结果为所述设备数据中存在触发词，则通过特征匹配算法从所述设备数据中抽取得到所述设备运维实体相关信息中的设备运维实体和实体属性的步骤之后，或在所述若判定所述实体触发词检测结果为所述设备数据中不存在触发词，则通过深度学习算法从所述设备数据中抽取得到所述设备运维实体相关信息中的设备运维实体和实体属性的步骤之后，所述方法还包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述基于融合策略，将历史知识库和所述知识网络进行融合，得到设备运维第一知识图谱的步骤之前，所述方法还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于融...
【专利技术属性】
技术研发人员：高旋，庞观士，陈超，林诗美，沈航，徐成泽，薛英仪，党成斌，
申请(专利权)人：广东省工业边缘智能创新中心有限公司，
类型：发明
国别省市：
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