基于知识图谱的装备健康智能维护系统KGPHMAgent

基于知识图谱与大模型的设备智能维护系统，是将知识图谱的结构化知识表示与推理能力和大模型的非结构化数据理解、生成式智能相结合，面向设备全生命周期（设计、运行、维护、退役）的智能化维护解决方案。其核心目标是通过技术协同实现设备故障的精准诊断、提前预测、高效修复，降低停机风险与维护成本，提升设备可靠性与使用寿命。基于深度学习与知识图谱集成的装备健康维护系统KGPHMAgent融合了深度学习、知识图谱构建、自然语言处理、深度学习、大模型、信号处理、智能运维等技术，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，能够应用于各种工业设备的故障诊断、故障分析与推理、故障知识管理、智能运维、维护决策与监控，满足不同用户在装备健康智能维护与运维管理上的需求，可开展装备的健康知识管理、查询、对话问答、故障诊断、溯源推理、运维、故障知识库等功能。目前进入第三阶段的开发：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。

系统架构可分为数据层、知识层、模型层、应用层四个核心层级，各层通过技术接口协同联动：
1.数据层：多源异构数据采集与预处理
•数据来源：
结构化数据：设备基本信息（型号、参数、供应商）、传感器实时数据（温度、振动、压力）、历史故障记录（故障时间、部位、处理方式）、维保工单（执行人、成本、周期）。
非结构化数据：设备手册（PDF/Word）、维修报告（文本描述）、故障图像/视频（如部件磨损照片、异响音频）、专家经验文档（笔记、访谈记录）。
半结构化数据：设备运行日志（JSON/XML格式）、传感器报警信息（带标签的文本）。
•预处理：通过数据清洗（去噪、补全缺失值）、格式转换（如将文本转为向量、图像转为特征矩阵）、时空对齐（统一传感器数据的时间戳与设备位置信息），为知识构建与模型训练提供高质量数据。
2.知识层：设备领域知识图谱构建
知识图谱是系统的“知识库”，以实体-关系-属性三元组形式存储设备维护领域的结构化知识，支持精准查询与关联推理。
•核心实体：
设备相关：设备型号、部件（如电机、轴承、齿轮箱）、子系统（如传动系统、冷却系统）；
故障相关：故障类型（如磨损、漏油、短路）、故障原因（如过载、材质老化、安装误差）、故障特征（如振动频率异常、温度骤升）；
维护相关：维护策略（如预防性维护、预测性维护）、维护步骤（如拆解流程、更换工具）、备件（型号、库存、供应商）。

•核心关系：
–部件-组成关系（如“齿轮箱包含齿轮”）；
–故障-发生于（如“漏油发生于液压系统”）；
–故障-导致（如“轴承磨损导致振动异常”）；
–故障-对应维护方案（如“电机短路对应更换线圈”）。
•构建方式：
–自动化：基于大模型的实体识别（从维修报告中提取“故障类型”）、关系抽取（从手册中提取“部件-组成”关系）；
–人工补全：领域专家参与校验知识准确性，补充复杂关联规则（如“高温环境下轴承寿命缩短30%”）。
3.模型层：大模型与知识图谱的协同推理
模型层是系统的“智能引擎”，通过大模型与知识图谱的协同，实现故障诊断、预测与决策支持。
•大模型的作用：
–非结构化数据理解：对故障描述文本（如“设备异响且温度偏高”）进行语义解析，提取关键特征；对故障图像/视频进行识别（如通过图像识别轴承磨损程度）。
–生成式决策：基于知识图谱的结构化知识，生成自然语言维护建议（如“建议先检查液压泵压力，若压力低于阈值，更换密封件并参考步骤3-5拆解”）。
–知识图谱增强：通过大模型的上下文理解能力，动态补充知识图谱（如从新维修案例中挖掘“新型故障-原因”关系）。
•知识图谱的作用：
–约束大模型推理：为大模型提供“事实依据”，避免生成错误结论（如大模型生成“更换齿轮”建议时，知识图谱验证“该型号设备齿轮与电机的适配性”）。
–关联推理：通过实体间关系实现跨层级故障诊断（如“传感器显示振动异常”→关联“振动异常常见于轴承磨损”→关联“轴承磨损可能因润滑不足”→推导“需检查润滑系统”）。
•协同机制：
–知识图谱向大模型“喂料”：将结构化知识转为自然语言提示（Prompt），指导大模型生成符合领域规则的结果；
–大模型向知识图谱“反馈”：将新发现的知识（如新型故障模式）以三元组形式存入知识图谱，实现知识动态更新。
4.应用层：设备智能维护功能落地
基于上述层级，系统可实现以下核心功能：
•故障诊断：接收设备报警信号或人工输入的故障现象（如“异响+温度高”），通过大模型解析语义，结合知识图谱的关联推理，定位故障部位与根因（如“故障部位为电机轴承，根因为润滑脂老化”）。
•预测性维护：基于传感器实时数据（如振动频率、温度趋势），结合知识图谱中“设备寿命-运行参数”关联规则，通过大模型预测故障发生概率与时间（如“未来72小时内液压系统漏油概率达85%”），提前生成维护计划。
•维护方案生成：针对诊断结果，自动生成详细维护步骤（含工具、备件、安全注意事项），并支持自然语言交互查询（如用户问“如何更换密封件？”，系统返回分步指南）。
•知识管理与辅助培训：基于知识图谱构建设备维护知识库，支持新员工查询学习（如“齿轮箱常见故障有哪些？”），通过大模型生成案例讲解（如“2023年同类设备齿轮箱故障案例及处理经验”）。

第一章 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，如从维修报告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。
	故障定位 （故障归因分析统计）	当检测到故障后，利用知识图谱中故障与设备部件、故障原因等的关系，快速定位故障发生的位置和可能的原因，例如确定是设备的某个具体零部件出现了故障。
	故障推理	依据知识图谱中的故障传播路径和因果关系等知识，对故障进行推理分析，判断故障的严重程度和可能的发展趋势，为维修决策提供依据。
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。
异构数据知识获取模块		支持用户上传和解析excel或word等形式文档，快速针对故障报表和故障报告等构建图谱。
知识更新与优化模块	异构数据解析导入	对Word、Excel等格式文档自动提取解析关键实体和关系，高效转化为知识图谱。
	实时知识更新	随着设备的运行和维护经验的积累，不断更新知识图谱中的知识，如添加新的故障类型、维护方法和设备性能数据等，确保知识的时效性和准确性。
	知识优化	对知识图谱的结构和内容进行优化，如调整本体结构、修正知识关系等，提高知识图谱的质量和性能，以更好地支持设备智能维护系统的运行。
知识图谱与大模型集成模块	检索增强生成（RAG）	结合大模型（如deepseek）生成更准确的故障诊断回答。
	联合训练框架	利用深度学习模型预测知识图谱所需三元组的实体-关系。

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 知识图谱构建模块

包括本体构建，知识抽取，知识融合，知识存储等功能.

1.2 故障诊断模块

该模块包括故障关系检索，问答功能，故障定位（故障归因分析统计），故障推理等功能。

1.3 检索故障关系

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。

1.4 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。

1.5 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。

1.6 知识库管理模块

1.6.1 知识查询与可视化模块
该模块包括图谱可视化模块、知识查询、故障诊断问答模块、故障归因分析统计模块等
1.6.2 知识图谱与深度学习模型集成模块
该模块包括联合训练框架等

第二章 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维护系统KGPHMAgent将集成设备智能维护算法工具箱系统SmartAgent（设备智能维护算法工具箱系统SmartAgent-V2.5），在底层支持KGPHMAgent故障诊断、故障溯源、对话问答。
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。

 

第三章 信号处理算法工具箱SPAgent

基于深度学习与知识图谱的设备维护系统KGPHMAgent将集成信号处理智能体依托信号处理算法工具箱（机械设备信号处理工具箱算法软件包SPAgent-V2.5），在底层支持KGPHMAgent故障诊断、故障溯源、对话问答.SPAgent生成各类信号处理算法。在机械设备信号处理算法软件包SPAgent-V2.5版本在V2.1版本基础上（参见本公众号前期文档：机械设备信号处理算法软件包SPAgent-V2.1），基于机械设备型号处理典型算法模型，以及近3年公开的各种学术文献，形成了信号处理各类经典算法模型以及最新的各类信号处理算法模型，形成了机械设备信号处理算法软件包SPAgent-V2.5版本：融合了目前各种先进的信号处理算法（可处理振动信号、转速信号、位移信号、声信号等），V2.5合计包括近200套算法开发完成，集中于最新3年的新颖算法，可应用于各种机械部件对象（如滑动轴承、滚动轴承、转子、齿轮箱、电机等）），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、齿轮箱等）的健康预诊与故障诊断需求。SPAgent所有算法模型可灵活地集成到各种设备诊断与健康预诊系统，提供完整的算法类调用接口，基于该工具箱的各种信号处理模型，可迅速建立起一套完整的设备故障诊断与健康预诊系统，也可支持各类系统研制与学术研究。SPAgent-V2.5包含以下机械设备型号处理算法模块：
1）时域频域信号处理模块：信号滤噪、频谱分析、时域统计分析、时频域分析、多传感信息融合、故障分离、故障诊断、多故障诊断、变转速诊断等功能；
2）可视化监测与故障诊断模块：实时波形频谱图、设备振动实时趋势、设备运行状态、振动历史比较图、单多值棒图、三维瀑布图、伯德图、提纯轴心轨迹图、二、三维全息谱图、绘制阶次谱图、启停机转速谱图、频域谱细化图、变速信号处理、稀疏保持、信号变换、形态滤波、转子动静平衡测试等算法模型；
3）信号降噪算法模块：形态滤波、梳状滤波、小波包滤波、带通滤波、一维Gabor滤波等
4）信号分解算法模块：小波分解、小波包分解、经验模态分解、变分模态分解、局部均值分解、群分解、非负矩阵分解等
5）变转速下的信号处理典型算法模块：阶次跟踪、广义解调、同步压缩变换、排列熵等典型算法模型；
6）早期缺陷预示算法模块：形态分量分析、能量分离算法、正则化正交匹配追踪、子空间追踪等
7）针对滚动轴承、滑动轴承、转子、变速箱、电机等典型关键机械部件提供各类信号分析处理算法；
8）声纹处理工具箱：梅尔倒谱系数、梅尔滤波器、Bark倒谱系数、线性预测倒谱系数等；
9）近3年公开的各种学术文献最新的各类信号处理算法模型。

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