[发明专利]一种基于深度学习与知识图谱的设备故障智能诊断方法在审
| 申请号： | 202110249462.7 | 申请日： | 2021-03-08 |
| 公开（公告）号： | CN112906892A | 公开（公告）日： | 2021-06-04 |
| 发明（设计）人： | 柳海莹;严丽 | 申请（专利权）人： | 南京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06N5/02 | 分类号： | G06N5/02;G06N3/04;G06N3/08;G06F16/901;G06F16/9038 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 曹芸 |
| 地址： | 210016 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习与知识图谱的设备故障智能诊断方法，属于设备故障诊断领域。该方法包括如下步骤：1、通过设备传感器获得设备运转实时振动数据，进行数据预处理；2、通过CNN与GRU以及Attention机制的结合使用构建深度学习模型，通过训练，构建出设备故障诊断深度学习模型，实现故障类型result的判断；3、通过Protege建模工具构建设备故障本体模型，丰富故障本体模型中的实例，构建出设备故障图谱。通过Cypher语句将图谱导入到图数据库Neo4j中，实现图谱可视化；4、构造result与知识库中实例的映射表，以实例作为查询条件查询出故障现象相关信息。本发明可以解决传统故障诊断方法存在的特征提取能力不足，诊断效率不高以及故障诊断结果单一的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 知识 图谱 设备 故障 智能 诊断 方法 | ||
【主权项】：
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