来源：期刊VIP网 时间：
作者：蒲昊苒;阴艳超;徐成现;
单位：昆明理工大学机电工程学院;
摘要：针对发动机多源异构信息缺少知识层面的统一建模，提出了一种包括源数据层、图谱构建层、推理决策层和故障检索层的汽车发动机故障维修辅助决策知识图谱应用框架。首先，将发动机故障维修过程中的多源异构信息凝练为结构化知识网络，并根据发动机故障业务场景和需求，完成对知识图谱的分类。然后，采用BERT-BiLSTM-Att深度神经网络进行故障信息抽取，改进的RETE算法进行故障维修知识推理，进而完成发动机故障维修知识图谱的构建；最后通过WPF构建并实现了基于知识图谱的故障信息分析检索和智能辅助决策系统；并对未来知识图谱在发动机故障智能维修中的应用和挑战进行了总结和展望。
关键词：发动机故障;;知识图谱;;神经网络;;信息抽取;;知识推理;;分析检索
基金资助：国家自然科学基金项目(52065033);; 云南省重大科技专项计划(202002AD080001);; 云南省重大科技项目（202202AG050002）
