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题名面向设备点检故障根因分析的因果知识建模方法
被引量:6
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作者
周彬
花豹
陆玉前
李心雨
李婕
鲍劲松
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机构
东华大学机械工程学院智能制造研究所
奥克兰大学机械工程系
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出处
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2023年第8期2708-2721,共14页
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基金
国家重点研发计划资助项目(2019YFB1706300)
上海市自然科学基金面上资助项目(21ZR1400800)
+1 种基金
上海市科学技术委员会“科技创新行动计划”启明星计划扬帆专项资助项目(22YF1400200)
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(CUSF-DH-D-2021043)。
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文摘
设备点检记录是支撑故障原因分析与处理的重要信息来源,目前亟需对设备点检故障中的根因信息进行有效挖掘,以提升设备预防性维护的可靠性。鉴于此,首次将因果科学论引入制造领域,提出一种面向设备点检故障根因分析的因果知识建模方法。首先,从设备点检故障文档中提取事件知识,构建故障运维因果知识图谱;其次,定义故障运维因果知识规则,形成结构因果图模型;进而,设计一种基于ISPN的因果效应估计学习模型,对故障知识中混杂影响因素进行估计计算,挖掘出影响设备故障发生的语义关系,补全图谱节点间隐含的因果性语义链路;最后,以冶金设备点检故障文档的知识测试了所提方法,验证了因果知识模型估计设备故障根因知识间因果效应的可行性。
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关键词
工业知识图谱
因果知识建模
设备点检故障
根因分析
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Keywords
industrial knowledge graph
causal knowledge modeling
equipment spot-inspection faulty
root cause analysis
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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