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龍圖騰網獲悉北京理工大學唐山研究院;北京理工大學;北京理工大學長三角研究院(嘉興);中國北方發動機研究所申請的專利基于知識圖譜與多維關聯性指標的裝備故障診斷推薦方法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：CN120234376B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-26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：202510713561.4，技術領域涉及：G06F16/28；該發明授權基于知識圖譜與多維關聯性指標的裝備故障診斷推薦方法是由伊梟劍;蘇傳超;侯鵬;況涪洪設計研發完成，并于2025-05-30向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于知識圖譜與多維關聯性指標的裝備故障診斷推薦方法在說明書摘要公布了：本發明提供了一種基于知識圖譜與多維關聯性指標的裝備故障診斷推薦方法，包括：基于裝備故障知識圖譜本體模型將故障文本轉化為三元組結構化數據，構建裝備故障知識圖譜；構建故障模式的多維度關聯指標，將歷史故障診斷數據中的顯式反饋轉化為隱式反饋；基于多維度關聯指標從歷史故障診斷數據中獲取與異?，F象強關聯性的故障模式作為種子故障模式；以種子故障模式為起點，在故障知識圖譜中迭代傳播獲取漣漪集，依據漣漪集計算異?，F象與候選故障模式之間的關聯概率，依據關聯概率累計各階響應，輸出預測確診概率。本發明依據多維關聯性指標揭示異?，F象與故障模式之間的診斷關系強弱，在此基礎上采用靈活推理機制，從而提高了診斷準確性和適應性。

本發明授權基于知識圖譜與多維關聯性指標的裝備故障診斷推薦方法在權利要求書中公布了：1.一種基于知識圖譜與多維關聯性指標的裝備故障診斷推薦方法，其特征在于，包括如下步驟： S1：基于裝備單元的異?，F象，以及人為因素、機器因素和環境因素的故障邏輯，定義裝備故障領域的語義類型和語義關系，構建得到裝備故障知識圖譜本體模型； S2：從裝備故障案例中獲取故障文本，基于裝備故障知識圖譜本體模型中的語義類型和語義關系利用知識抽取算法將所述故障文本轉化為三元組結構化數據，構建得到裝備故障知識圖譜；所述裝備故障案例包括歷史故障診斷數據； S3：構建異?，F象對應故障模式的多維度關聯指標，故障頻次用于記錄所述異常現象診斷為對應的故障模式的次數；故障等級用于根據故障模式的影響程度評定故障的嚴重性；影響范圍用于衡量故障模式對系統中各個部件的波及影響；利用所述多維度關聯指標優化異常現象與故障模式之間的關聯性表示，將歷史故障診斷數據中的顯式反饋轉化為隱式反饋；將所述多維度關聯指標標準化至同一量綱下；將標準化后的多維度關聯指標代入故障模式關聯性評估指數FMAEI計算公式，用于衡量異常現象與故障模式之間的關聯強度，計算公式如下： FMAEI＝α1·Sf+α2·Ss+α3·Si； 式中，α1，α2，α3分別為故障頻次，故障等級和影響范圍三個維度的權重系數，權重系數的總和為1；Sf，Ss，Si分別為標準化處理后的故障頻次、故障等級和影響范圍數據； S4：接收輸入的異?，F象，并基于所述關聯性表示從歷史故障診斷數據中獲取關聯性滿足預設條件的故障模式作為種子故障模式；構建診斷推薦模型，以所述種子故障模式為起點，在故障知識圖譜中進行迭代傳播獲取漣漪集，依據所述漣漪集獲取傳播過程中的故障模式，將所述種子故障模式和所述傳播過程中的故障模式共同作為候選故障模式；依據所述漣漪集計算所述輸入的異常現象與候選故障模式之間的關聯概率，依據所述關聯概率累計各階響應，輸出預測確診概率，確定確診結果。

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北京理工大學唐山研究院;北京理工大學;北京理工大學長三角研究院(嘉興);中國北方發動機研究所，其通訊地址為：063000 河北省唐山市路北區建設南路57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”。