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基于知识图谱关系路径推理及相似度判别的机械故障源精确定位方法
1
作者
奥帅
王嘉欢
马波
《机电工程》
北大核心
2025年第2期387-396,共10页
应用知识图谱进行机械故障诊断时,存在难以精确定位故障根源的问题,为此,提出了一种基于知识图谱关系路径推理及相似度判别的机械故障源精确定位方法。首先,分析了现有的基于知识图谱的机械故障诊断研究现状,并详细阐述了知识图谱的构...
应用知识图谱进行机械故障诊断时,存在难以精确定位故障根源的问题,为此,提出了一种基于知识图谱关系路径推理及相似度判别的机械故障源精确定位方法。首先,分析了现有的基于知识图谱的机械故障诊断研究现状,并详细阐述了知识图谱的构建方法、基于关系路径的推理方法、基于关系权重的相似度计算方法,以及基于德尔菲法的权重设置方法;然后,采用“自顶向下”的方式构建了机械设备故障诊断知识图谱,并对基于关系路径的推理方法进行了优化设计,在正向推理得到可能的故障原因基础上,进行了反向推理,得到了与可能故障原因相关联的故障现象集合;最后,对输入的故障现象集合与关联故障现象集合进行了相似度判别,并从大到小进行了排序,将排序好的故障原因作为最终的诊断结论,对双滚筒采煤机的典型故障进行了诊断,构建了采煤机的诊断知识图谱,验证了该方法的有效性。研究结果表明:利用知识图谱关系路径推理及相似度判别方法,针对故障案例“截割电机机身温度偏高,截割电机阻值低于正常范围”,诊断得出截割电机绕组绝缘失效的故障概率为inf(无穷大),截割电机风扇故障的概率为0.735 2,采煤机过负荷运行的故障概率为0.548 8,与故障机理相符,实现了机械故障源精确定位目的。该方法可为改进基于知识图谱的机械故障诊断方法提供参考。
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关键词
采煤机械
机械故障诊断
知识图谱
关系路径推理
相似度判别
机械设备故障诊断知识图谱
故障精确定位
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职称材料
融合有向关系与关系路径的层次注意力的知识图谱补全
2
作者
翟社平
杨晴
+1 位作者
黄妍
杨锐
《计算机应用》
北大核心
2025年第4期1148-1156,共9页
已有的知识图谱补全(KGC)方法大多未充分挖掘三元组结构中的关系路径,仅考虑了图结构信息;同时现有模型在实体聚合过程中着重考虑邻域信息,对关系的学习相对简单。针对以上问题,提出融合有向关系和关系路径的图注意力模型DRPGAT。首先,...
已有的知识图谱补全(KGC)方法大多未充分挖掘三元组结构中的关系路径,仅考虑了图结构信息;同时现有模型在实体聚合过程中着重考虑邻域信息,对关系的学习相对简单。针对以上问题,提出融合有向关系和关系路径的图注意力模型DRPGAT。首先,将常规三元组转换为有向关系三元组,并引入注意力机制对不同的有向关系赋予不同的权重,从而完成实体信息的聚合,同时,建立关系路径模型,通过将关系位置嵌入路径信息区分不同位置之间的关系,并过滤无关路径得到有用的路径信息;其次,使用注意力机制对路径信息进行深度学习,以实现关系的聚合;最后,将实体与关系送入解码器,训练得到最终的补全结果。在2个真实数据集上进行链接预测实验,以验证所提模型的有效性。实验结果表明,在FB15k-237数据集上,相较于基线模型中的最优结果,DRPGAT的平均排名(MR)降低了13,平均倒数排名(MRR)、Hits@1、Hits@3、Hits@10分别提高1.9、1.2、2.3和1.6个百分点;在WN18RR数据集上,DRPGAT的MR降低了125,MRR、Hits@1、Hits@3、Hits@10分别提高了1.1、0.4、1.2和0.6个百分点,显示了所提模型的有效性。
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关键词
知识图谱
知识图谱补全
关系路径推理
层次注意力
链接预测
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职称材料
题名
基于知识图谱关系路径推理及相似度判别的机械故障源精确定位方法
1
作者
奥帅
王嘉欢
马波
机构
国家能源集团陕西德源府谷能源有限公司三道沟煤矿
北京化工大学机电工程学院
出处
《机电工程》
北大核心
2025年第2期387-396,共10页
基金
国家自然科学基金资助项目(62273025)。
文摘
应用知识图谱进行机械故障诊断时,存在难以精确定位故障根源的问题,为此,提出了一种基于知识图谱关系路径推理及相似度判别的机械故障源精确定位方法。首先,分析了现有的基于知识图谱的机械故障诊断研究现状,并详细阐述了知识图谱的构建方法、基于关系路径的推理方法、基于关系权重的相似度计算方法,以及基于德尔菲法的权重设置方法;然后,采用“自顶向下”的方式构建了机械设备故障诊断知识图谱,并对基于关系路径的推理方法进行了优化设计,在正向推理得到可能的故障原因基础上,进行了反向推理,得到了与可能故障原因相关联的故障现象集合;最后,对输入的故障现象集合与关联故障现象集合进行了相似度判别,并从大到小进行了排序,将排序好的故障原因作为最终的诊断结论,对双滚筒采煤机的典型故障进行了诊断,构建了采煤机的诊断知识图谱,验证了该方法的有效性。研究结果表明:利用知识图谱关系路径推理及相似度判别方法,针对故障案例“截割电机机身温度偏高,截割电机阻值低于正常范围”,诊断得出截割电机绕组绝缘失效的故障概率为inf(无穷大),截割电机风扇故障的概率为0.735 2,采煤机过负荷运行的故障概率为0.548 8,与故障机理相符,实现了机械故障源精确定位目的。该方法可为改进基于知识图谱的机械故障诊断方法提供参考。
关键词
采煤机械
机械故障诊断
知识图谱
关系路径推理
相似度判别
机械设备故障诊断知识图谱
故障精确定位
Keywords
coal machinery
mechanical fault diagnosis
knowledge graph(KG)relational path reasoning
similarity discrimination
knowledge graph for mechanical equipment fault diagnosis
accurate fault location
分类号
TH17 [机械工程—机械制造及自动化]
TD421 [矿业工程—矿山机电]
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职称材料
题名
融合有向关系与关系路径的层次注意力的知识图谱补全
2
作者
翟社平
杨晴
黄妍
杨锐
机构
西安邮电大学计算机学院
陕西省网络数据分析与智能处理重点实验室(西安邮电大学)
出处
《计算机应用》
北大核心
2025年第4期1148-1156,共9页
基金
大学生创新创业训练计划国家级项目(202211664053)
陕西省重点研发计划项目(2022GY-038)
+4 种基金
西安邮电大学研究生创新基金资助项目(CXJJYL2022052)
陕西省教育厅科学研究计划项目(18JK0697)
陕西省社会科学基金资助项目(2016N008)
工业和信息化部通信软科学项目(2018-R-26)
西安市社会科学规划基金资助项目(17X63)。
文摘
已有的知识图谱补全(KGC)方法大多未充分挖掘三元组结构中的关系路径,仅考虑了图结构信息;同时现有模型在实体聚合过程中着重考虑邻域信息,对关系的学习相对简单。针对以上问题,提出融合有向关系和关系路径的图注意力模型DRPGAT。首先,将常规三元组转换为有向关系三元组,并引入注意力机制对不同的有向关系赋予不同的权重,从而完成实体信息的聚合,同时,建立关系路径模型,通过将关系位置嵌入路径信息区分不同位置之间的关系,并过滤无关路径得到有用的路径信息;其次,使用注意力机制对路径信息进行深度学习,以实现关系的聚合;最后,将实体与关系送入解码器,训练得到最终的补全结果。在2个真实数据集上进行链接预测实验,以验证所提模型的有效性。实验结果表明,在FB15k-237数据集上,相较于基线模型中的最优结果,DRPGAT的平均排名(MR)降低了13,平均倒数排名(MRR)、Hits@1、Hits@3、Hits@10分别提高1.9、1.2、2.3和1.6个百分点;在WN18RR数据集上,DRPGAT的MR降低了125,MRR、Hits@1、Hits@3、Hits@10分别提高了1.1、0.4、1.2和0.6个百分点,显示了所提模型的有效性。
关键词
知识图谱
知识图谱补全
关系路径推理
层次注意力
链接预测
Keywords
knowledge graph
Knowledge Graph Completion(KGC)
relational path inference
hierarchical attention
link prediction
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于知识图谱关系路径推理及相似度判别的机械故障源精确定位方法
奥帅
王嘉欢
马波
《机电工程》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
融合有向关系与关系路径的层次注意力的知识图谱补全
翟社平
杨晴
黄妍
杨锐
《计算机应用》
北大核心
2025
0
在线阅读
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职称材料
已选择
0
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参考文献
引证文献
统计分析
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