工业设备故障处置知识图谱构建与应用研究

利用知识图谱辅助工业设备故障处置能够有效提升故障处置效率。针对工业设备故障领域实体标注主要依靠人力,耗时耗力的问题,提出一种基于外部知识库的设备故障处置实体半自动标注方法,利用爬取的设备资料和义原等外部知识实现了领域内实体半自动标注,节省了近一半的人工标注成本。针对现有实体抽取方法应用在工业设备故障处置领域实体类型和实体标签识别错误的问题,提出一种融入词性和词边界信息的设备故障处置实体抽取方法,该方法在字嵌入时,在BERT预训练字向量的基础上融入了字所在词的词性信息和词边界信息等多源信息,获得比其他字嵌入方法更多的语义信息,结合BiLSTM和CRF构成实体抽取模型,在自建数据集上的实验结果表明该模型识别性能相较于BERT-BiLSTM-CRF,F1值提升了3.8个百分点,且在更少的迭代次数就获得较好的效果;在知识图谱应用上,提出一种多模态信息融合的设备故障处置方案推荐方法,该方法利用深度学习模型和传感器信息判断故障的发生,并基于知识图谱推荐维修人员和维修方式。

工业设备维修知识图谱构建与应用

在工业智能化革命快速发展的助推之下,知识图谱正越来越多地应用到工业领域中。本文以某散热膜生产工厂生产设备维修记录为数据源,利用自顶向下和自底向上相结合的构建方式,首先对原始数据进行处理与分析,在专业人员的指导下,完成对知识图谱模式层(本体)的构建,再通过对数据源的抽取,按照模式层的本体间关系,构建知识图谱三元组;最后,通过Neo4j图数据库将其储存起来,并以节点和边的图谱方式直观地将所构建的工业设备维修知识图谱表示出来。本文所构建的工业设备维修知识图谱可应用于维修人员评价系统、智能问答系统,智能推荐系统以及维修异常预警系统。

基于物联网技术的智慧公厕管理系统

智慧公厕作为智慧城市的重要组成部分,其健康和安全成为智慧城市建设的重要组成部分,因此,以热释电红外传感器为核心的行人流量检测系统、温湿度传感器以及红外传感器,及控制核心和ZigBee通信模块作为系统的主要组成部分。传感器采集的数据通过服务器进行可视化显示,并上传到云服务管理平台进行多终端可视化,通过此技术方案可全面掌握公厕运行维护情况。