[发明专利]一种基于知识图谱的水电机组故障诊断方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于知识图谱的水电机组故障诊断方法及系统，其将多模式匹配和知识图谱引入到水电机组故障诊断中，通过知识图谱建立水电机组“设备—故障—现象—处理建议”的复杂关联关系，并通过多模式文本匹配识别电厂设备运行人员的问题敏感词，并对知识图谱进行搜索后，完成相应交互式诊断。本发明改善了传统基于数据驱动方法诊断可解释性差、监测系统难以覆盖全部设备的问题，通过基于知识图谱的专家经验知识表示，实现交互式问询式诊断，增强水电机组安全运行水平，提高水电厂智能化应用水平。

技术领域

本发明属于水电技术领域，尤其是涉及一种基于知识图谱的水电机组故障诊断方法及系 统。

背景技术

对于机组的机械性能状态评价，我国多采用根据在机组部件的关键点的振动测量结果来 进行评价，由于水电机组受水、机、电等多种因素的影响，故采用多种性能试验进行状态评 价，并以振动和水压脉动的异常或超标来表征水电机组的运行稳定性状态。

随着特高压工程的不断建设，水电机组从传统发电功能越来越多的转向调峰调频作用， 其调节频次和深度均比以往大大提高，在运行过程中会更加受到冲蚀、磨损、疲劳等多种因 素的作用，各个部件的性能会随着服役时间的增加而逐渐退化，从而导致恶性事故的发生。 因此迫切需要在故障征兆发生的时候，进行快速准确的故障研判，及时处理机组故障。

然而，水电厂地处偏远，传统采用在线监测和模式识别的故障诊断方法，虽然在一定程 度上保障了机组安全稳定运行，但是一方面模式识别的方法解释性差，往往得到了结果是神 经网络、支持向量机回归计算得到的结果，电厂人员难以理解，从而导致诊断结果的可信度 收到影响；另一方面，现在中小水电厂往往缺少在线监测或者只配备了振动摆度监测等少数 监测单元，数据量也不足以支撑机器学习的数据推理，从而导致结果的可靠性有待提高。因 此，迫切需要找到一种更容易理解，解释性更强，可靠性高的的诊断方法。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于知识图谱的水电机组故障诊断方法，其利用丰富的数据， 如历史故障案例和在线监测数据等来构建知识图谱，再基于知识图谱中设备/故障现象/建议等 关系进行故障诊断，其中，构建知识图谱中将传统监测数据进行文本化转化，与其他故障文 本信息进行了统一化自然语言处理，协同应用至知识图谱中，扩展了知识图谱中的数据内容， 进而提高了后续诊断的可靠性。

一种基于知识图谱的水电机组故障诊断方法，包括如下步骤：

S1：采集水电机组的历史故障数据，并基于历史故障数据提取与故障关联的文本内容， 并基于提取的文本内容构建水电机组诊断的知识图谱，所述文本内容用于表述图谱节点的特 征；

所述知识图谱的图谱节点类型至少包括设备、故障描述以及诊断结果，所述故障描述为 故障现象和或故障工况，所述诊断结果为故障原因和或处理建议，所述知识图谱用于表示图 谱节点之间的关联关系以及图谱节点对应的文本内容；

其中，历史故障数据包括水电机组监测特征值，所述水电机组监测特征值为与水电机组 故障相关的机组运行参数值，将水电机组监测特征值转换为文本内容的过程为按照预设的故 障分类等级对水电机组监测特征值进行语义化处理得到匹配的故障分类等级的故障现象图谱 节点的文本描述；

S2：获取水电机组的故障描述语句，并进行分词得到征兆关键词，再将所述征兆关键词 带入所述知识图谱中进行匹配检索得到诊断结果。