基于深度学习与知识图谱的设备智能维护系统KGPHMAgent
基于深度学习与知识图谱集成的设备智能维护系统KGPHMAgent融合了深度学习、知识图谱构建、自然语言处理等技术，以模块化的方式进行设计与实现。系统采用Python编程语言，支持跨平台应用，通过前后端集成开发，采用开放的、模块化、多层架构的设计思想，能够应用于工业设备的故障诊断、维护决策与监控，满足不同用户在设备维护管理上的需求，可开展装备的健康知识管理、查询、对话问答、故障诊断溯源等功能。第一阶段，KGPHMAgent主要功能模块包括知识图谱构建、故障诊断模块、知识查询与可视化模块、知识图谱与PHM工具箱算法模型集成模块。第二阶段即将开发：智能决策辅助模、数据更新与反馈模块、交互界面设计模块；第三阶段：PHM大模型与知识图谱集成模块19946089034。
1.基于深度学习与知识图谱的设备维护系统KGPHMAgent
基于深度学习与知识图谱的设备智能维护系统KGPHMAgent系统模块如下表1：
表1 系统功能模块介绍
| 系统模块 | 功能模块 | 功能描述 |
| 知识图谱构建 | 本体构建 | 确定设备维护领域的概念、类别、属性及它们之间的关系，构建设备维护知识图谱的本体架构，例如定义设备类型、故障类型、维护措施等概念及其相互关系。 |
| 知识抽取 | 从预处理后的数据中抽取实体、关系和属性等知识，如从维修记录中抽取出设备故障实体、故障原因实体以及它们之间的因果关系。 | |
| 知识融合 | 将来自不同数据源的知识进行融合，消除知识的歧义性和不一致性，确保知识的准确性和完整性，如将设备手册中的知识与实际运维经验知识进行融合。 | |
| 知识存储 | 将抽取和融合后的知识以结构化的形式存储到neo4j图数据库来存储知识图谱，以便高效地进行知识查询和检索。 | |
| 故障诊断模块 | 故障关系检索 | 对用户输入的故障描述进行语义解析，提取关键信息（如故障现象、操作等），并在知识图谱中检索与之相关的故障实体和关系，快速定位故障原因和相关解决方案。 |
| 故障问答 | 基于知识图谱的语义网络，智能理解用户输入的自然语言问题（如故障原因查询、解决方案获取等），并通过自然语言处理技术将问题转化为对知识图谱的查询语句，回复与用户问题最匹配的知识点。 | |
| 知识查询与可视化模块 | 图谱可视化展示 | 将知识图谱以图形化的方式展示出来，使设备维护人员能够直观地理解设备的结构、故障关系等知识，同时支持放缩、拖动、筛选等交互操作查看图谱的细节和整体结构，以便用户快速了解故障关键信息。 |
| 知识查询 | 提供搜索框等查询接口，支持用户通过关键词等方式查询知识图谱中的设备信息、故障知识、维护经验等，如用户可以查询某种设备的常见故障及解决方法。 | |
| 故障诊断与问答 | 提供搜索框等查询接口，通过用户输入的故障描述，解析并理解用户的查询意图，确定关键词在知识图谱中的位置和关系，呈现与之相匹配的知识点图谱。 |
系统模块：
基于深度学习与知识图谱集成的设备维护系统通过深度学习模型进行知识抽取，构建设备故障知识图谱，并利用该图谱实现故障诊断、问答和智能决策等功能。具体系统业务流程与功能界面如下：
1.1检索故障关系
该页面的主要功能是根据用户输入的故障信息，对故障知识图谱进行索引，检索与关键词相关的实体和关系，然后以结构化形式展示检索到的故障关系，通过图谱呈现给用户。
1.2.故障模式关系全貌
该页面展示了设备故障模式的完整关系图谱，呈现故障模式之间的关联。可以通过点击页面上方的标签对相应颜色的节点进行展示和隐藏。
1.3.故障对话问答
该页面基于知识图谱的语义网络，智能理解用户输入的自然语言问题，并返回响应结果。用户输入故障描述后，系统根据依存句法分析，解析句子的语法结构，提取用户输入句中的关键词，在已有故障知识图谱中搜索相关信息作为回答，呈现与用户问题最匹配的知识点。
2. 设备智能维护算法工具箱系统SmartAgent
基于深度学习与知识图谱的设备智能维护系统KGPHMAgent将集成设备智能维护算法工具箱系统SmartAgent，在底层支持KGPHMAgent故障诊断、故障溯源、对话问答等功能。
在设备智能维护算法工具箱系统SmartAgent各个功能模块包括了最新典型算法模型与最新发展的算法模型250多套，采用全Python语言，以B/S模式，通过前端与后端集成开发，采用开放的、模块化、多层架构的设计思想实现机械系统故障诊断与健康退化预诊维护，能应用在不同场合的设备故障诊断与监测，满足不同类型机械设备与关键部件（轴承、转子、齿轮箱、联轴器、电机等）的健康预诊与故障诊断需求。
SmartAgent主要包含6大功能模块：信号处理模块、健康特征抽取与选择模块、设备衰退预测模块、设备健康预测模块、设备维护知识管理与健康可视化模块、设备故障诊断模块。不同的功能模块灵活组合完成不同的任务，这种开放式的结构使得新的算法模型可以随时增加进去，也可按照客户的需求或应用背景对SmartAgent中的模块进行组合和封装。
SmartAgent适用于各类设备或关键部件的性能退化预诊与故障诊断，研发了各种关键机械部件的性能退化预诊与故障诊断系统：轴承、齿轮箱、旋转轴、刀具等，及各类大型装备（如磨床、轧机、风机、数控机床、雷达、风电、引擎、各类移动机械、各类建筑结构）。该系统广泛应用于高校、工矿、科研院所的科研、教学、产品开发及人员培训等。
进入SmartAgent首页，页面内容呈现如图2.2所示，图形化的操作界面，可以直接通过左侧下拉菜单选择各类算法对数据进行处理分析。
SmartAgent首页
