DOI:10.19850/j.cnki.2096-4706.2022.013.018

基金项目： 国家自然科学基金青年项目（62002207）； 山东省自然科学基金项目（ZR2020MA102）；省级大学生创新创业训练计划项目（S202110445087）

中图分类号：TP277                                       文献标识码：A                                     文章编号：2096-4706（2022）13-0072-06

Mechanical Fault Diagnosis Model Based on Knowledge Graph and Fuzzy Inference

SHI Yu, HU Yingting

(School of Information Science and Engineering, Shandong Normal University, Jinan 250358, China)

Abstract: At present, the global manufacturing industry is developing rapidly, intelligent manufacturing is an important development direction, and predictive maintenance is one of the important application scenarios. Machine learning algorithms have great advantages for data processing, but they are difficult to understand. Based on this, the transformation between mechanical fault Knowledge Graph and fuzzy inference is studied, and the Knowledge Graph is mapped to fuzzy ontology, endues the data with the semantic information, and infers to obtain the degree of mechanical fault. It tests the model on the experimental data set, and the accuracy is 0.84. The validity of the model is obtained by comparing and analyzing with the classical classification algorithm SVM. At the same time, the model has universality and expansibility.

Keywords: fault diagnosis; Knowledge Graph; fuzzy inference; intelligent manufacturing

参考文献：

[1] 李廉水，石喜爱，刘军 . 中国制造业 40 年：智能化进程与展望 [J]. 中国软科学，2019（1）：1-9+30.

[2] 祝旭 . 故障诊断及预测性维护在智能制造中的应用 [J]. 自动化仪表，2019，40（7）：66-69.

[3] 李杰其，胡良兵 . 基于机器学习的设备预测性维护方法综述 [J]. 计算机工程与应用，2020，56（21）：11-19.

[4] WLIU W B，WANG Z D，LIU X H，et al.A survey of deep neural network architectures and their applications [J]. Neurocomputing，2016，234：11-26.

[5] 袁烨，张永，丁汉 . 工业人工智能的关键技术及其在预测性维护中的应用现状 [J]. 自动化学报，2020，46（10）：2013-2030.

[6] DAVID L N，MILTON B.Ontoprog：an ontology-based model for implementing prognostics health management in mechanical machines [J].Advanced Engineering Informatics，2018，38：746-759.

[7] THAKKER D，PATEL P，INTIZAR A M，et al.Combining chronicle mining and semantics for predictive maintenance in manufacturing processes [J].Semantic Web，2020，11（6）：927-948.

[8] 刘鑫 . 面向故障分析的知识图谱构建技术研究 [D]. 北京：北京邮电大学，2019.

[9] YAN W，LIU H，ZANNI-MERK C，et al.Ingenioustriz： an automatic ontology-based system for solving inventive problems [J]. 

Knowledge-Based Systems，2015，75：52-65.[10] YAN W，LIU H，LIU Y S，et al.Latent semantic extraction and analysis for triz-based inventive design [J].European J. of Industrial Engineering，2018，12（5）：661-681.

[11] CAO Q S，SAMET A，ZANNI-MERK C，et al.An ontology-based approach for failure classification in predictive maintenance using fuzzy c-means and swrl rules [J].Procedia Comput Sci，2019，159（C）：630-639.

[12] 刘奇林 . 基于语义的工业生产设备预测性维护策略研究与实现 [D]. 重庆：重庆邮电大学，2020.

[13] HELWIG N，PIGNANELLI E，SCHUTZE A. Condition monitoring of a complex hydraulic system using multivariate statistics [C]//2015 IEEE International Instrumentation and Measurement Technology Conference （I2MTC） Proceedings.Pisa：IEEE，2015：

210-215.[14] AVIZIENIS A，LAPRIE J，BRIAN R，et la. Basic Concepts and Taxonomy of Dependable and Secure Computing [J].IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing，2004，1（1）：11-33.

[15] 李少远，戴先中，王耀南，等 . 智能控制发展研究[C]//2010-2011 控制科学与工程学科发展报告，2011-04，北京：中国科学技术出版社，2011：45-51+217.

[16] 顾俊，张宇 . 模糊控制的应用现状与发展趋势 [J]. 化工自动化及仪表，2017，44（9）：811-812+902.

[17] 丁永生，应浩，邵世煌 . 模糊系统逼近理论：现状与展望 [J]. 信息与控制，2000（2）：157-163+181.

作者简介：石玉（2000—），女，汉族，山东潍坊人，本科在读，研究方向：知识图谱、预测性维护、BIM 和 GIS 融合；胡瑛婷（2000—），女，汉族，山东淄博人，本科在读，研究方向：计算机科学与技术、BIM 和 GIS 融合。