關(guān)鍵詞：信號(hào)設(shè)備；故障診斷；知識(shí)圖譜；多元異構(gòu)信息融合；智能運(yùn)維

doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2025.04.049

中圖分類(lèi)號(hào)：U284 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編碼：1672-7274（2025）04-0144-05

Abstract：Railway signaling equipment is the cornerstone of the railway control systemand plays a vital role in ensuring safe and eficient railwayoperation.Improving the eficiencyoffault handling ofrailway signaling equipment is directlyrelated to improving theoverall operation and maintenance quality.The applicationof knowledge graphs in railway signaling equipment fault management provides arevolutionary method to improve fault handling effciency. Knowledge graphs can fuse various types of information， perform multi-heterogeneous information fusion，and achieve automatic diagnosis and fault-assisted maintenance through graph reasoning.This feature greatly improves the effciency of the fault management processThis article conducts an in-depth study ofthe construction process of a knowledge graph specifically designed for fault diagnosis of railway signaling equipment. It also proposes an application architecture and functional framework specifically for fault diagnosis of railway signaling equipment， making fulluseof the advantages of the knowledge graph.The framework helps integrate various data sources and supports advanced inference mechanisms to accurately identifyand diagnose faults. Inaddition，this paper illustrates the practical significance of knowledge graph-based methods in fault repair.By providing auxiliary maintenance support， the system can significantly reduce downtime and improve the reliability of railway operations.

Keywords： signal equipment; fault diagnosis; knowledge graph; multi-heterogeneous information fusion; intelligentoperationand maintenance

研究背景

鐵路信號(hào)設(shè)備在保障鐵路安全高效運(yùn)行中發(fā)揮著重要作用，保持設(shè)備的最佳狀態(tài)是保證列車(chē)安全可靠運(yùn)行的關(guān)鍵。隨著鐵路網(wǎng)絡(luò)的擴(kuò)大、運(yùn)行速度和運(yùn)量的提高，對(duì)信號(hào)設(shè)備安全性和可靠性的要求也越來(lái)越高。以往在鐵路信號(hào)設(shè)備運(yùn)維中，主要依靠人工經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)積累，參考各類(lèi)監(jiān)控系統(tǒng)采集的設(shè)備監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和預(yù)警數(shù)據(jù)進(jìn)行故障分析[1，在信息有限條件下做出的決策，往往具有主觀性、隨機(jī)性，會(huì)因相關(guān)人員不同的知識(shí)背景，造成相異的判斷。這些局限性，阻礙了對(duì)設(shè)備故障的準(zhǔn)確定位，并難以制定有針對(duì)性的設(shè)備維護(hù)維修策略。在這種鐵路信號(hào)設(shè)備故障分析模式下，往往導(dǎo)致故障診斷效率低下、準(zhǔn)確率下降，這更凸顯了信號(hào)設(shè)備故障智能化診斷的必要性。

大數(shù)據(jù)和人工智能的出現(xiàn)，為實(shí)現(xiàn)智能化的故障診斷提供了技術(shù)可行性[2]。知識(shí)圖譜作為一項(xiàng)數(shù)智化技術(shù)，可將多樣化、多元異構(gòu)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為語(yǔ)義豐富的知識(shí)服務(wù)。知識(shí)圖譜可對(duì)語(yǔ)義化設(shè)備故障相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘和智能應(yīng)用，從而對(duì)設(shè)備故障進(jìn)行有效分析。

近年來(lái)，知識(shí)圖譜技術(shù)在各行業(yè)的設(shè)備運(yùn)維領(lǐng)域中得到廣泛研究與應(yīng)用。首先在電力行業(yè)，高暢等將知識(shí)圖譜應(yīng)用于核電設(shè)備健康管理知識(shí)建模與分析中，提升了核電設(shè)備的維修效率[3]；牟天昊、李少遠(yuǎn)在流程工業(yè)控制系統(tǒng)中構(gòu)建知識(shí)圖譜，提升了工控領(lǐng)域設(shè)備的故障判斷速度[4]；蔡安江、張妍、任志剛在能源行業(yè)中，將知識(shí)圖譜應(yīng)用到了煤礦開(kāi)采設(shè)備的故障診斷中[5]。在鐵路領(lǐng)域[6-9]也通過(guò)構(gòu)建鐵路設(shè)備事故故障部位知識(shí)圖譜，實(shí)現(xiàn)了設(shè)備故障關(guān)聯(lián)分析和原因推薦。基于在各行業(yè)設(shè)備故障診斷中知識(shí)圖譜的應(yīng)用情況，本文提出了一套針對(duì)鐵路信號(hào)設(shè)備故障診斷的故障知識(shí)圖譜應(yīng)用架構(gòu)和功能框架。

2基于知識(shí)圖譜的鐵路信號(hào)設(shè)備故障診斷應(yīng)用架構(gòu)

2.1技術(shù)架構(gòu)

針對(duì)已有信號(hào)設(shè)備監(jiān)測(cè)系統(tǒng)和人工診斷方法的不足，為確保鐵路信號(hào)系統(tǒng)運(yùn)行安全，利用知識(shí)圖譜技術(shù)，構(gòu)建鐵路信號(hào)設(shè)備智能故障診斷體系架構(gòu)。該體系架構(gòu)由以下3層構(gòu)成，包含基礎(chǔ)數(shù)據(jù)湖、信號(hào)設(shè)備維修知識(shí)圖譜和信號(hào)設(shè)備故障診斷應(yīng)用，旨在實(shí)現(xiàn)信號(hào)設(shè)備故障的智能診斷和輔助維修。在該體系架構(gòu)下，基礎(chǔ)數(shù)據(jù)湖層負(fù)責(zé)匯集和存儲(chǔ)信號(hào)設(shè)備有關(guān)全生命周期數(shù)據(jù)；在信號(hào)維修知識(shí)圖譜層，將基礎(chǔ)數(shù)據(jù)湖數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化的知識(shí)圖譜，實(shí)現(xiàn)知識(shí)的融合和模型構(gòu)建，并確保知識(shí)圖譜實(shí)體的唯一性、準(zhǔn)確性；應(yīng)用層則基于知識(shí)圖譜，在圖算法服務(wù)基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)各種故障模式識(shí)別、故障推理以及故障定位，并進(jìn)行知識(shí)和推理結(jié)果的可視化，將故障診斷結(jié)果和輔助維修建議等以直觀的形式展示。通過(guò)三層架構(gòu)的有機(jī)結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了從數(shù)據(jù)到知識(shí)，再到應(yīng)用推理的完整功能框架，為鐵路信號(hào)設(shè)備的智能故障診斷提供了技術(shù)支撐。

2.2鐵路信號(hào)設(shè)備基礎(chǔ)數(shù)據(jù)湖

基礎(chǔ)數(shù)據(jù)湖層，是鐵路信號(hào)設(shè)備智能故障診斷體系架構(gòu)的基礎(chǔ)，它匯集了鐵路信號(hào)設(shè)備全生命周期各類(lèi)數(shù)據(jù)，為上層知識(shí)圖譜構(gòu)建提供數(shù)據(jù)支撐。這些數(shù)據(jù)包括設(shè)備基礎(chǔ)信息、設(shè)備維修維護(hù)記錄和故障記錄等結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。具體而言，數(shù)據(jù)湖通過(guò)各類(lèi)數(shù)據(jù)采集方式，匯聚設(shè)備履歷數(shù)據(jù)、設(shè)備維修數(shù)據(jù)、設(shè)備巡檢數(shù)據(jù)、設(shè)備設(shè)計(jì)圖紙、設(shè)備巡檢流程、規(guī)范文檔、設(shè)備故障記錄和信號(hào)設(shè)備監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)以及設(shè)備監(jiān)測(cè)系統(tǒng)報(bào)警數(shù)據(jù)等。這些數(shù)據(jù)全面記載設(shè)備自上道以來(lái)的全生命周期事件，包括上道、運(yùn)行、運(yùn)維、換件、故障等各階段信息。

為有效支持上述多元異構(gòu)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和管理，基礎(chǔ)數(shù)據(jù)湖采用了混合數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)，根據(jù)不同數(shù)據(jù)類(lèi)型的特點(diǎn)選擇最適合的數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行存儲(chǔ)。具體包括以下幾種存儲(chǔ)組件：

（1）NoSQL文檔數(shù)據(jù)庫(kù)，擅長(zhǎng)存儲(chǔ)和管理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如信號(hào)設(shè)備監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)等，支持靈活數(shù)據(jù)模型，適應(yīng)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)變化，擴(kuò)展性強(qiáng)，適合處理大量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)。（2）關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，用于存儲(chǔ)和管理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如信號(hào)設(shè)備配置信息等，提供事務(wù)支持和數(shù)據(jù)一致性保障，確保關(guān)鍵業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)準(zhǔn)確可靠。（3）內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)，處理高并發(fā)、低延遲數(shù)據(jù)訪問(wèn)請(qǐng)求，如實(shí)時(shí)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)，響應(yīng)速度快，支持復(fù)雜緩存策略，提升系統(tǒng)性能。（4）全文搜索引擎，處理大規(guī)模文本數(shù)據(jù)搜索分析，如設(shè)備維護(hù)手冊(cè)等，分布式架構(gòu)和全文索引能力，快速檢索信息，支持故障診斷。

（5）分布式文件系統(tǒng)：存儲(chǔ)非結(jié)構(gòu)化原始語(yǔ)料文件。

以上數(shù)據(jù)庫(kù)協(xié)同工作，形成了一個(gè)完整的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和管理體系。MongoDB和MySQL負(fù)責(zé)原始數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)，Redis提供高速緩存支持，ElasticSearch則負(fù)責(zé)文本數(shù)據(jù)的索引和檢索。通過(guò)這種多數(shù)據(jù)庫(kù)協(xié)作的方式，基礎(chǔ)數(shù)據(jù)湖能夠高效地管理各類(lèi)數(shù)據(jù)，為知識(shí)圖譜的構(gòu)建提供堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

2.3鐵路信號(hào)設(shè)備故障診斷知識(shí)圖譜構(gòu)建技術(shù)

鐵路信號(hào)設(shè)備故障診斷知識(shí)圖譜的構(gòu)建技術(shù)主要由知識(shí)獲取、知識(shí)對(duì)齊以及知識(shí)存儲(chǔ)三大技術(shù)組成。在知識(shí)獲取方面，本系統(tǒng)運(yùn)用了諸如命名實(shí)體識(shí)別、關(guān)系抽取、三元組抽取等技術(shù)[10]，這些技術(shù)能夠通過(guò)對(duì)設(shè)備故障記錄中的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行深入的上下文語(yǔ)義分析，從而有效地從非結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)中提取出與故障緊密相關(guān)的關(guān)鍵信息。在知識(shí)對(duì)齊方面，本系統(tǒng)通過(guò)實(shí)體對(duì)齊、實(shí)體去重、實(shí)體鏈接計(jì)算等[技術(shù)，有效地整合相同、相關(guān)聯(lián)以及可能產(chǎn)生歧義的故障結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。在知識(shí)存儲(chǔ)環(huán)節(jié)，將這些設(shè)備故障知識(shí)以圖形化的形式存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中，最后選擇高性能圖數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)確保數(shù)據(jù)的穩(wěn)定存儲(chǔ)與高效檢索。

2.4鐵路信號(hào)設(shè)備故障診斷知識(shí)圖譜應(yīng)用

知識(shí)圖譜信號(hào)設(shè)備故障診斷應(yīng)用是鐵路信號(hào)設(shè)備智能故障診斷體系架構(gòu)的頂層，它基于下層的知識(shí)圖譜，面向用戶提供故障診斷和輔助維修服務(wù)。應(yīng)用層基于信號(hào)設(shè)備故障診斷知識(shí)圖譜，通過(guò)包括“多跳”檢索和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、圖深度學(xué)習(xí)等圖推理算法，實(shí)現(xiàn)面向鐵路信號(hào)專(zhuān)業(yè)設(shè)備故障診斷和故障定位功能。并可以查詢(xún)、搜索和問(wèn)答類(lèi)型等應(yīng)用形式，向用戶提供靈活的設(shè)備故障診斷服務(wù)。具體而言，鐵路信號(hào)設(shè)備故障診斷知識(shí)圖譜應(yīng)用利用圖搜索、圖遍歷、圖推理以及圖表示深度學(xué)習(xí)等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了以下故障診斷功能：

（1）故障模式識(shí)別：在傳統(tǒng)設(shè)備故障樹(shù)、故障案例描述基礎(chǔ)上，通過(guò)在知識(shí)圖譜上遍歷分析設(shè)備的相關(guān)故障現(xiàn)象、報(bào)警指標(biāo)間關(guān)聯(lián)關(guān)系，識(shí)別可能的故障模式和失效途徑。系統(tǒng)能夠根據(jù)當(dāng)前設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)，通過(guò)對(duì)知識(shí)圖譜遍歷結(jié)果，實(shí)現(xiàn)故障模式匹配，從而判斷設(shè)備可能出現(xiàn)的故障類(lèi)型。并通過(guò)故障模式匹配結(jié)果，直觀展示故障的原因、定位和可能的處理方法。

（2）失效路徑分析：基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的圖推理技術(shù)，分析設(shè)備由當(dāng)前狀態(tài)到轉(zhuǎn)轍機(jī)無(wú)表示故障、軌道電路分路不良等完全故障的傳播路徑和影響范圍，幫助用戶了解故障的連鎖反應(yīng)和潛在風(fēng)險(xiǎn)。

（3）故障定位：通過(guò)綜合分析設(shè)備狀態(tài)、故障現(xiàn)象和歷史數(shù)據(jù)，精確定位故障發(fā)生的位置和原因，減少故障排查的時(shí)間和成本。

（4）故障模式發(fā)現(xiàn)：通過(guò)圖深度學(xué)習(xí)，發(fā)現(xiàn)設(shè)備狀態(tài)、故障現(xiàn)象和設(shè)備維修之間的隱含關(guān)系，并通過(guò)更新、擴(kuò)展知識(shí)圖譜內(nèi)容，形成新的故障模式，以動(dòng)態(tài)反映設(shè)備新的故障傳播鏈路。

在實(shí)際現(xiàn)場(chǎng)工區(qū)的故障分析過(guò)程中，通過(guò)以上基于知識(shí)圖譜的鐵路信號(hào)設(shè)備故障診斷功能可有效減少故障定位時(shí)間，降低對(duì)設(shè)備圖紙、故障記錄、設(shè)備履歷等資料查找時(shí)間，最終減少設(shè)備故障查找時(shí)間，節(jié)約設(shè)備故障處理成本。

3 鐵路信號(hào)設(shè)備故障診斷知識(shí)圖譜構(gòu)建過(guò)程

3.1鐵路信號(hào)設(shè)備故障本體模式設(shè)計(jì)

在構(gòu)建鐵路信號(hào)設(shè)備故障知識(shí)圖譜的過(guò)程中，首要環(huán)節(jié)在于本體模式設(shè)計(jì)。此步驟涉及對(duì)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)湖中多元且結(jié)構(gòu)各異的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析與整合。通過(guò)這樣的處理，明確與信號(hào)設(shè)備故障診斷緊密相關(guān)的實(shí)體單元、實(shí)體單元間的關(guān)聯(lián)以及知識(shí)表達(dá)模式。最終，設(shè)備故障的相關(guān)數(shù)據(jù)被系統(tǒng)地組織并轉(zhuǎn)化為知識(shí)圖譜的結(jié)構(gòu)形式。

本體模式是數(shù)據(jù)層之上的框架，旨在實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化管理與限制。在知識(shí)圖譜構(gòu)建中，本體庫(kù)常作為核心模式層。本體是對(duì)現(xiàn)實(shí)世界事物共性特征的抽象，反映事物本質(zhì)與概念。針對(duì)信號(hào)設(shè)備運(yùn)維業(yè)務(wù)，本方案采用自頂向下構(gòu)建策略。首先，從專(zhuān)家審核的數(shù)據(jù)源中提取模式層的本體庫(kù)結(jié)構(gòu)；其次，基于本體庫(kù)形成數(shù)據(jù)模式；然后，將數(shù)據(jù)中抽取的實(shí)體與模式匹配；最后，將實(shí)體加入知識(shí)庫(kù)，構(gòu)建完整數(shù)據(jù)層。作為本體模式構(gòu)成，其中節(jié)點(diǎn)包括了設(shè)備、器材、檢測(cè)指標(biāo)、車(chē)站、線路、設(shè)備廠家、風(fēng)險(xiǎn)源、設(shè)備告警、故障模式、故障現(xiàn)象、故障原因、異常業(yè)務(wù)事件、檢測(cè)方法、維修處置、故障指標(biāo)等。關(guān)系則包含了原因、所屬車(chē)站、所屬線路、構(gòu)成器材、指標(biāo)為、原因、定位、處置方法、檢測(cè)方法、導(dǎo)致、現(xiàn)象為、設(shè)備風(fēng)險(xiǎn)、設(shè)備維修、設(shè)備告警等。信號(hào)設(shè)備故障診斷相關(guān)的本體模式結(jié)構(gòu)如圖2所示。

3.2鐵路信號(hào)設(shè)備故障診斷知識(shí)抽取

在已經(jīng)搭建好的知識(shí)圖譜本體模式下，構(gòu)建知識(shí)圖譜數(shù)據(jù)層。具體而言，數(shù)據(jù)層的構(gòu)建需要經(jīng)過(guò)知識(shí)抽取、知識(shí)融合、知識(shí)加工及知識(shí)更新等一系列的基本步驟。

知識(shí)抽取是在本體模式層所定義組織架構(gòu)指導(dǎo)下，通過(guò)命名實(shí)體識(shí)別等一系列知識(shí)抽取方法從非（半）結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中獲取實(shí)體，并通過(guò)規(guī)則定義、統(tǒng)計(jì)方法、深度學(xué)習(xí)方法，來(lái)識(shí)別實(shí)體間關(guān)系以及屬性等。知識(shí)提取過(guò)程將結(jié)合鐵路信號(hào)設(shè)備臺(tái)賬、設(shè)備構(gòu)成、設(shè)備操作及維護(hù)手冊(cè)、故障維修記錄、故障分析流程圖、設(shè)備故障分析案例、故障維護(hù)臺(tái)賬、專(zhuān)家及維修人員訪談?dòng)涗浀葦?shù)據(jù)，提取與設(shè)備故障診斷相關(guān)的實(shí)體及關(guān)系。

3.3鐵路信號(hào)設(shè)備故障知識(shí)質(zhì)量管理

在上述基本的知識(shí)抽取環(huán)節(jié)完成后，還需要進(jìn)行知識(shí)融合和知識(shí)更新過(guò)程，以進(jìn)一步提升故障診斷知識(shí)圖譜的質(zhì)量。

知識(shí)融合的過(guò)程實(shí)際上是對(duì)知識(shí)抽取環(huán)節(jié)中獲取的實(shí)體進(jìn)行深入的清洗和整合的過(guò)程。它的核心目標(biāo)在于提升知識(shí)的準(zhǔn)確性和可靠性，通過(guò)實(shí)體消歧和共指消解等技術(shù)手段，消除數(shù)據(jù)中的歧義和冗余，以及糾正可能存在的錯(cuò)誤。具體而言，知識(shí)融合包括實(shí)體對(duì)齊和實(shí)體消歧兩種主要操作方法。前者旨在確保不同來(lái)源或不同表示形式的實(shí)體能夠被正確識(shí)別和對(duì)應(yīng)，后者則著重解決同一實(shí)體在不同上下文或數(shù)據(jù)源中可能存在的不同表示問(wèn)題。

知識(shí)更新則是在知識(shí)圖譜的應(yīng)用過(guò)程中，持續(xù)對(duì)其中的知識(shí)進(jìn)行質(zhì)量評(píng)估和時(shí)效性檢查的重要環(huán)節(jié)。它要求根據(jù)知識(shí)的最新發(fā)展和變化，對(duì)圖譜中的內(nèi)容進(jìn)行更新和修正，以確保圖譜能夠反映當(dāng)前最準(zhǔn)確、最及時(shí)的知識(shí)狀態(tài)。

3.4鐵路信號(hào)設(shè)備故障診斷知識(shí)圖譜擴(kuò)展

知識(shí)圖譜是一個(gè)動(dòng)態(tài)演進(jìn)的系統(tǒng)，需要隨著業(yè)務(wù)的發(fā)展和知識(shí)積累，不斷更新和擴(kuò)展。信號(hào)設(shè)備故障診斷知識(shí)動(dòng)態(tài)擴(kuò)展是確保知識(shí)圖譜持續(xù)有效的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，它通過(guò)不斷更新和優(yōu)化知識(shí)內(nèi)容，提升知識(shí)圖譜的知識(shí)質(zhì)量和應(yīng)用價(jià)值。

知識(shí)拓展分為兩個(gè)方面：

（1）本體模式擴(kuò)展：隨著對(duì)信號(hào)設(shè)備故障診斷領(lǐng)域理解的深入，需要不斷優(yōu)化和擴(kuò)展本體模式。這包括添加新的實(shí)體類(lèi)型、關(guān)系類(lèi)型，以及調(diào)整現(xiàn)有的本體結(jié)構(gòu)，使其更好地反映信號(hào)設(shè)備故障診斷領(lǐng)域知識(shí)的特點(diǎn)和需求。例如，隨著新型信號(hào)設(shè)備類(lèi)型的投入使用，需要在本體中添加相應(yīng)的設(shè)備類(lèi)型和屬性特性。

（2）知識(shí)內(nèi)容更新：隨著新的故障案例和維修經(jīng)驗(yàn)的積累，需要不斷更新知識(shí)圖譜中的具體內(nèi)容。這包括添加新的實(shí)體實(shí)例、關(guān)系實(shí)例，以及更新現(xiàn)有實(shí)體的屬性值。例如，當(dāng)發(fā)現(xiàn)新的故障類(lèi)型或處理方法時(shí)，需要將其添加到知識(shí)圖譜中，并建立與相關(guān)實(shí)體的關(guān)聯(lián)關(guān)系。

鐵路信號(hào)設(shè)備故障診斷應(yīng)用架構(gòu)和功能框架

4.1基于知識(shí)圖譜的鐵路信號(hào)設(shè)備故障診斷應(yīng)用服務(wù)

基于知識(shí)圖譜的鐵路信號(hào)設(shè)備故障診斷應(yīng)用服務(wù)，提供一系列圖計(jì)算、圖推理相關(guān)基礎(chǔ)功能，以支持上層的故障診斷和輔助維修應(yīng)用。這些基礎(chǔ)服務(wù)通過(guò)對(duì)知識(shí)圖譜的圖計(jì)算和圖推理能力，實(shí)現(xiàn)各類(lèi)面向鐵路信號(hào)設(shè)備故障診斷的智能應(yīng)用，滿足專(zhuān)家級(jí)故障診斷業(yè)務(wù)需求?；谥R(shí)圖譜的基礎(chǔ)應(yīng)用服務(wù)主要包括以下幾個(gè)方面：

（1）知識(shí)檢索：提供基于知識(shí)圖譜的多跳檢索功能，支持故障現(xiàn)象回溯和傳播鏈路探索。通過(guò)多跳路徑分析，能夠從設(shè)備內(nèi)部不同器材間的傳播關(guān)系出發(fā)，追溯故障現(xiàn)象的根源，并分析跨設(shè)備的影響路徑。

（2）相似圖計(jì)算：計(jì)算知識(shí)圖譜中實(shí)體和關(guān)系的相似度，發(fā)現(xiàn)與當(dāng)前設(shè)備狀態(tài)和故障現(xiàn)象集匹配的故障模式。該服務(wù)利用最大圖匹配等技術(shù)，分析實(shí)體間結(jié)構(gòu)相似性和語(yǔ)義相似性匹配關(guān)系，支持相似案例檢索和故障模式識(shí)別。

（3）基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的可靠性分析：貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是一種基于概率推理的圖模型，用于表示變量之間的依賴(lài)關(guān)系。在鐵路信號(hào)設(shè)備故障診斷中，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)可以用于故障推演和風(fēng)險(xiǎn)判斷。通過(guò)構(gòu)建設(shè)備狀態(tài)、故障模式和風(fēng)險(xiǎn)因素之間的有向無(wú)環(huán)圖，結(jié)合條件概率，可以動(dòng)態(tài)更新網(wǎng)絡(luò)中參數(shù)節(jié)點(diǎn)的后驗(yàn)概率，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)備故障的實(shí)時(shí)推演和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。

（4）知識(shí)問(wèn)答：基于自然語(yǔ)言處理技術(shù)，理解用戶的問(wèn)題，并從知識(shí)圖譜中檢索答案。該服務(wù)能夠處理復(fù)雜的自然語(yǔ)言問(wèn)題，將其轉(zhuǎn)化為知識(shí)圖譜查詢(xún)，并以知識(shí)圖譜形式返回答案，并提供直觀便捷的知識(shí)獲取結(jié)果顯示方式。特別是對(duì)于設(shè)備故障問(wèn)診場(chǎng)景，還可以通過(guò)引入思維鏈技術(shù)，通過(guò)知識(shí)圖譜多跳推理，逐步聚焦故障定位的主要影響事件和影響要素。

（5）基于圖深度學(xué)習(xí)的隱性故障模式發(fā)現(xiàn)：利用圖深度學(xué)習(xí)模型的強(qiáng)大能力，對(duì)知識(shí)圖譜中的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘和分析，自動(dòng)識(shí)別出潛在的隱性故障模式和推理規(guī)則。

4.2基于知識(shí)圖譜的鐵路信號(hào)設(shè)備故障診斷應(yīng)用場(chǎng)景分類(lèi)

基于知識(shí)圖譜的故障診斷應(yīng)用可以應(yīng)用于多種場(chǎng)景，根據(jù)應(yīng)用目標(biāo)和功能特點(diǎn)，可以將其分為以下三類(lèi)：

（1）故障診斷與輔助維修類(lèi)應(yīng)用：這類(lèi)應(yīng)用主要面向一線維修人員，提供故障診斷和維修指導(dǎo)服務(wù)。它通過(guò)關(guān)聯(lián)分析設(shè)備狀態(tài)和故障現(xiàn)象，結(jié)合知識(shí)圖譜中的故障模式表示描述，快速定位故障原因，并提供針對(duì)性的維修建議。典型應(yīng)用包括故障原因分析、維修方案推薦和維修過(guò)程指導(dǎo)等。這類(lèi)應(yīng)用能夠顯著提高故障處理的效率和準(zhǔn)確性，減少設(shè)備停機(jī)時(shí)間。

（2）知識(shí)問(wèn)答與決策支持類(lèi)應(yīng)用：這類(lèi)應(yīng)用主要面向技術(shù)人員和決策者，提供知識(shí)咨詢(xún)和決策支持服務(wù)。它通過(guò)自然語(yǔ)言交互方式，使用戶能夠方便地獲取設(shè)備知識(shí)、相關(guān)事件和故障信息，支持復(fù)雜的知識(shí)查詢(xún)和分析，并通過(guò)思維鏈和圖深度學(xué)習(xí)，對(duì)相關(guān)事件關(guān)聯(lián)路徑進(jìn)行可視化展示，發(fā)現(xiàn)關(guān)聯(lián)路徑中隱性鏈路，從而為復(fù)雜故障場(chǎng)景提供決策支持等。

（3）設(shè)備風(fēng)險(xiǎn)分析與預(yù)測(cè)類(lèi)應(yīng)用：這類(lèi)應(yīng)用主要面向預(yù)防性維護(hù)和設(shè)備風(fēng)險(xiǎn)管理，提供設(shè)備風(fēng)險(xiǎn)量化評(píng)估和故障預(yù)測(cè)服務(wù)。它通過(guò)分析設(shè)備歷史運(yùn)行狀態(tài)間遷移規(guī)律，在知識(shí)圖譜中構(gòu)建貝葉斯網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)故障演化模式的表達(dá)，并通過(guò)條件概率推理預(yù)測(cè)設(shè)備可能出現(xiàn)的故障和風(fēng)險(xiǎn)。典型應(yīng)用包括設(shè)備可靠性分析、故障演化鏈路預(yù)測(cè)和故障預(yù)警等。

這三類(lèi)應(yīng)用場(chǎng)景相互補(bǔ)充，共同構(gòu)成了一個(gè)完整的設(shè)備故障診斷應(yīng)用體系。它們分別從故障處理、規(guī)則模式發(fā)現(xiàn)和風(fēng)險(xiǎn)預(yù)防三個(gè)方面，為鐵路信號(hào)設(shè)備故障的運(yùn)維提供全面的知識(shí)支持，有效提升了設(shè)備運(yùn)維的智能化水平和效率。

5 結(jié)束語(yǔ)

本文提出基于知識(shí)圖譜的鐵路信號(hào)設(shè)備故障診斷智能應(yīng)用框架，融合多元異構(gòu)數(shù)據(jù)，構(gòu)建完整故障診斷知識(shí)體系，實(shí)現(xiàn)全鏈路智能化。該框架采用三層架構(gòu)：基礎(chǔ)數(shù)據(jù)湖、知識(shí)圖譜層及信號(hào)設(shè)備故障診斷應(yīng)用層，兼顧設(shè)備特性與診斷需求，促進(jìn)數(shù)據(jù)、知識(shí)與應(yīng)用深度融合。研究詳述了知識(shí)圖譜構(gòu)建的關(guān)鍵技術(shù)，涵蓋本體模式設(shè)計(jì)、知識(shí)抽取、質(zhì)量管理和擴(kuò)展等環(huán)節(jié)，保障知識(shí)圖譜質(zhì)量與可用性。同時(shí)，開(kāi)發(fā)了基于知識(shí)圖譜的故障診斷應(yīng)用，涵蓋知識(shí)檢索、相似圖計(jì)算、可靠性分析、知識(shí)問(wèn)答、隱性故障模式發(fā)現(xiàn)等基礎(chǔ)應(yīng)用服務(wù)，以及故障診斷、輔助維修、決策支持、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)等應(yīng)用功能。實(shí)踐證明，此方法可顯著提升故障處理效率與運(yùn)維質(zhì)量，助力鐵路信號(hào)專(zhuān)業(yè)優(yōu)化設(shè)備故障處置流程與維修管理標(biāo)準(zhǔn)，保障鐵路運(yùn)輸安全可靠。

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