机电设备故障诊断方法、装置、电子设备和存储介质

本发明涉及设备故障诊断，尤其涉及一种机电设备故障诊断方法、装置、电子设备以及存储介质。

背景技术：

1、随着制造业的飞速发展，机电设备已成为生产制造中必不可少的组成部分，机电设备的安全性和可靠性成为运行过程中的关键，机电设备的故障诊断是进行预测和维护管理的重要内容。

2、在机电设备故障诊断领域，积累了大量的故障案例、故障维修方法等非结构化数据以及关键零部件传感器监测的结构化数据。然而，当前的知识和数据没有被有效地组织利用，无法有效提高机电设备故障诊断的效率。

3、因此，现有技术中在进行机电设备故障诊断的过程中，存在诊断准确性低的问题。

技术实现思路

1、有鉴于此，有必要提供一种机电设备故障诊断方法、装置、电子设备和存储介质，用以解决现有技术中在进行机电设备故障诊断的过程中，存在的诊断准确性低的问题。

2、为了解决上述问题，本发明提供一种机电设备故障诊断方法，包括：

3、获取机电设备故障样本的非结构化数据样本和结构化数据样本；

4、建立初始故障图谱诊断模型，初始故障图谱诊断模型包括多个故障图谱层；

5、对非结构化数据进行有机聚合，确定初始故障图谱诊断模型的非结构化数据图谱；

6、对结构化数据进行有机聚合，确定初始故障图谱诊断模型的结构化数据图谱；

7、根据非结构化数据图谱和结构化数据图谱，对初始故障图谱诊断模型进行数据图谱融合，得到目标故障图谱诊断模型；

8、获取待诊断机电设备的非结构化数据和/或结构化数据，基于目标故障图谱诊断模型，确定待诊断机电设备的故障诊断结果。

9、进一步地，多个故障图谱层包括故障层、位置层、故障模式层、测点层、征兆层、故障原因层、处理措施层的至少两种；建立初始故障图谱诊断模型，包括：

10、根据多个故障图谱层，对应确定多个层节点；

11、根据多个层节点，确定初始故障图谱诊断模型的三元组关系。

12、进一步地，多个层节点包括故障节点、位置节点、故障模式节点、测点节点、征兆节点、故障原因节点和处理措施节点的至少两种；根据多个层节点，确定初始故障图谱诊断模型的三元组关系，包括：

13、根据故障节点和位置节点，确定发生位置关系；

14、和/或；

15、根据位置节点和故障模式节点，确定发生故障关系；

16、和/或；

17、根据故障模式节点和征兆节点，确定具有征兆关系；

18、和/或；

19、根据测点节点和故障模式节点，确定进行检测关系；

20、和/或；

21、根据征兆节点和故障原因节点，确定发生原因关系；

22、和/或；

23、根据故障原因节点和处理措施节点，确定进行处理关系。

24、进一步地，对非结构化数据进行有机聚合，确定初始故障图谱诊断模型的非结构化数据图谱，包括：

25、对非结构化数据进行bioes标注，得到初始文本词汇数据，并将初始文本词汇数据输入至基于bilstm-crf算法的分词模型，得到对应的文本词汇数据；

26、根据多个故障图谱层，对文本词汇数据进行分类，得到匹配模板库；

27、将匹配模板库输入至skip-gram模型进行训练，确定初始故障图谱诊断模型的非结构化数据图谱。

28、进一步地，根据多个故障图谱层，对文本词汇数据进行分类，得到匹配模板库，包括：

29、根据多个故障图谱层，对文本词汇数据进行分类，得到各故障图谱层对应的层文本词汇数据；

30、根据层文本词汇数据，基于三元组关系，确定文本数据关系，得到匹配模板库。

31、进一步地，对结构化数据进行有机聚合，确定初始故障图谱诊断模型的结构化数据图谱，包括：

32、构建故障诊断模型，将结构化数据输入至故障诊断模型，确定对应的故障分类结果；

33、根据故障分类结果，确定结构化数据的结构化故障模式节点；

34、根据三元组关系和结构化故障模式节点，确定结构化数据的结构化位置节点和结构化测点节点；

35、根据结构化位置节点、结构化故障模式节点和结构化测点节点，确定初始故障图谱诊断模型的结构化数据图谱。

36、进一步地，根据非结构化数据图谱和结构化数据图谱，对初始故障图谱诊断模型进行数据图谱融合，得到目标故障图谱诊断模型，包括：

37、根据非结构化数据图谱和结构化数据图谱，得到非结构化位置节点、结构化位置节点、非结构化故障模式节点、结构化故障模式节点；

38、判断非结构化位置节点和结构化位置节点是否一致；

39、若否，则将结构化位置节点作为新节点添加至非结构化位置节点；

40、若是，则判断非结构化故障模式节点和结构化故障模式节点是否一致，若否，则将结构化故障模式节点作为新节点添加至非结构化故障模式节点；若是，则将非结构化故障模式节点和结构化故障模式节点合并，将非结构化位置节点和结构化位置节点合并，得到目标故障图谱诊断模型。

41、为了解决上述问题，本发明还提供一种机电设备故障诊断装置，包括：

42、样本获取模块，用于获取机电设备故障样本的非结构化数据样本和结构化数据样本；

43、模型建立模块，用于建立初始故障图谱诊断模型，初始故障图谱诊断模型包括多个故障图谱层；

44、非结构化数据图谱确定模块，用于对非结构化数据进行有机聚合，确定初始故障图谱诊断模型的非结构化数据图谱；

45、结构化数据图谱确定模块，用于对结构化数据进行有机聚合，确定初始故障图谱诊断模型的结构化数据图谱；

46、模型融合模块，用于根据非结构化数据图谱和结构化数据图谱，对初始故障图谱诊断模型进行数据图谱融合，得到目标故障图谱诊断模型；

47、故障诊断模块，用于获取待诊断机电设备的非结构化数据/结构化数据，基于目标故障图谱诊断模型，确定待诊断机电设备的故障诊断结果。

48、为了解决上述问题，本发明还提供一种电子设备，包括处理器以及存储器，存储器上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，实现如上述任一技术方案的机电设备故障诊断方法。

49、为了解决上述问题，本发明还提供一种存储介质，存储介质中存储有计算机程序指令，当计算机程序指令被计算机执行时，实现如上述任一技术方案的机电设备故障诊断方法。

50、采用上述实施例的有益效果是：本发明提供一种机电设备故障诊断方法、装置、电子设备和存储介质，该方法包括：建立初始故障图谱诊断模型，初始故障图谱诊断模型包括多个故障图谱层；根据非结构化数据图谱和结构化数据图谱，对初始故障图谱诊断模型进行数据图谱融合，得到目标故障图谱诊断模型；通过将非结构化数据进行有机聚合，得到丰富的节点和关系，确定非结构化数据图谱；通过将结构化数据进行有机聚合，得到准确的故障节点，确定结构化数据图谱；由于故障图谱诊断模型包括多个故障图谱层，能够将实现非结构化数据图谱和结构化数据图谱的融合，从而有效提高机电设备故障诊断的准确性和可解释性。