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龍圖騰網獲悉遼寧科技大學申請的專利一種基于知識圖譜驅動的設備故障診斷方法及裝置獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN117350377B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-05發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202311228706.9，技術領域涉及：G06Q10/20；該發明授權一種基于知識圖譜驅動的設備故障診斷方法及裝置是由蔡暢;王軍生;劉佳偉;程萬勝;宋蕾;趙一帆設計研發完成，并于2023-09-22向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于知識圖譜驅動的設備故障診斷方法及裝置在說明書摘要公布了：本發明提供了一種基于知識圖譜驅動的設備故障診斷方法及裝置，通過知識圖譜技術對設備結構間關系加以利用，將故障數據通過特征匹配得到與設備故障相關的實體和關系，通過設備結構間的關系推導出可能的故障原因，能夠更簡潔、準確地進行故障診斷和推理。包括：對設備的運行數據進行獲取和處理，利用本體建模技術，將相關知識本體表示為圖譜中的實體和關系，得到設備故障診斷的知識圖譜；利用特征提取技術，將傳感器的故障數據轉化為特征向量，通過特征匹配得到與設備故障相關的實體和關系；通過設備結構間的關系進行故障原因推理得到故障類型和位置；根據知識圖譜中的相關知識和規則分析診斷結果和維修方法，得到設備故障的維修建議。

本發明授權一種基于知識圖譜驅動的設備故障診斷方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種基于知識圖譜驅動的設備故障診斷方法，其特征在于，包括如下步驟： 步驟S1，對設備的運行數據進行獲取和處理：將原始數據轉化為適用于知識圖譜構建和分析的數據形式； 步驟S2，針對設備故障構建知識圖譜：利用本體建模技術，將相關知識本體表示為圖譜中的實體和關系，得到設備故障診斷的知識圖譜； 步驟S3，利用特征提取技術，將傳感器檢測的設備故障數據轉化為特征向量，通過特征匹配得到與設備故障相關的實體和關系；將特征向量與知識圖譜中的實體進行匹配，得到與之相對應的設備部件實體和故障類型實體；將特征向量與知識圖譜中的關系進行匹配，找到與之相對應的設備部件和故障類型的關系； 步驟S4，通過設備結構間的關系進行故障原因推理，得到故障類型和位置； 步驟S5，故障診斷和維修：根據知識圖譜中的相關知識和規則，分析診斷結果和維修方法，得到設備故障的維修建議； 所述的步驟S4具體包括： 1在觀測到設備數據前，假設設備有N種可能的故障狀態s1,s2,...sN時，每種故障狀態都有與之相對應的概率Ps1,Ps2,...PsN，其中 2根據設備狀態由M個測量參數，由x1,x2,...xM描述，對于故障狀態si，設備狀態用一個M維向量Xi＝[xi1,xi2,...xiM]來描述，即為設備的狀態方程； 3根據設備的狀態方程，得到每種故障狀態下每個參數的概率分布函數fi,kxk，xk為第k個測量參數，fi,kxk為第i種故障狀態下第個k個參數的概率分布函數； 4根據測點的監測參數和監測數據，得到監測數據的實際值； 5根據貝葉斯定理，在給定設備實際測量值的條件下，得到設備故障時的后驗概率為： 其中，表示在故障狀態Si下，第j個監測參數的概率分布函數，通過將fi,kxk帶入監測參數模型中計算得到；Xi為狀態向量，表示監測數據的實際測量值；PSi表示故障狀態Si的概率； 根據后驗概率的大小確定設備的故障類型和位置，最大的故障狀態Si即為設備的故障類型，而機械的故障位置通過分析狀態向量Xi中各個參數的異常值來確定。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人遼寧科技大學，其通訊地址為：114000 遼寧省鞍山市立山區千山中路189號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。