Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Nghiên cứu phương pháp chẩn đoán lỗi thiết bị dựa trên đồ thị tri thức cho sản xuất thông minh
The International Journal of Advanced Manufacturing Technology - Trang 1-14 - 2024
Tóm tắt
Trong quá trình chẩn đoán lỗi máy móc quay (RMFD), việc thiếu điều kiện đặc trưng dẫn đến vấn đề độ chính xác thấp của các phương pháp suy diễn dựa trên quy tắc truyền thống. Bài báo này đề xuất một phương pháp chẩn đoán lỗi thiết bị (FD) được thúc đẩy bởi đồ thị tri thức (KG) và áp dụng nó vào RMFD. Đầu tiên, chúng tôi đề xuất một phương pháp xây dựng KG đa cấp để thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn dựa trên mỗi cấp và phân tích các cấp ảnh hưởng đến trạng thái hệ thống. Một KG đơn cấp được xây dựng thông qua các đặc trưng dữ liệu, và một KG đa cấp với cấu trúc không gian ba chiều được thiết lập bằng mô hình hợp nhất dữ liệu nhiều nguồn làm cơ sở dữ liệu hỗ trợ cho FD. Thứ hai, chúng tôi đề xuất một phương pháp dựa trên KG đa cấp và lý thuyết Bayes để phát hiện trạng thái hệ thống và xác định nguồn gốc của các lỗi bằng cách kết hợp suy diễn KG dựa trên các mối quan hệ, từ đó sử dụng mối quan hệ giữa các cấu trúc của thiết bị cơ khí quay để suy luận nguyên nhân lỗi và sử dụng KG như một cơ sở tri thức cho lý luận bằng cách học máy. Cuối cùng, phương pháp được đề xuất đã được xác thực bằng cách sử dụng một động cơ nhà máy thép làm ví dụ và so sánh với các phương pháp khác như FD dựa trên quy tắc. Kết quả cho thấy, dưới điều kiện thiếu các đặc trưng đầu vào, độ chính xác của phương pháp đề xuất đạt 91,1%, cao hơn đáng kể so với các phương pháp khác và giải quyết hiệu quả vấn đề độ chính xác chẩn đoán thấp.
Từ khóa
#chẩn đoán lỗi #đồ thị tri thức #sản xuất thông minh #lý thuyết Bayes #máy móc quayTài liệu tham khảo
Yang L, Wang Y, Lan Y, Chen L et al (2017) A data envelopment analysis (DEA)-based method for rule reduction in extended belief-rule-based systems. Knowl-Based Syst 123:174–187. https://doi.org/10.1016/j.knosys.2017.02.021
Gegov AE, Arabikhan F, Sanders DA (2015) Rule base simplification in fuzzy systems by aggregation of inconsistent rules. J Intell Fuzzy Syst 28:1331–1343. https://doi.org/10.3233/IFS-141418
Chen M, Zhou Z, Zhang B et al (2021) A novel combination belief rule base model for mechanical equipment fault diagnosis. Chin J Aeronaut 35(05):158–178. https://doi.org/10.1016/j.cja.2021.08.037
Ding Q, Peng X, Zhong X et al (2017) Fault diagnosis of nonlinear uncertain systems with triangular form. J Control Sci Eng 6354208:1–9. https://doi.org/10.1155/2017/6354208
Liu X, Gao X, Han J (2016) Observer-based fault detection for high-order nonlinear multi-agent systems. J Frankl Inst 353:72–94. https://doi.org/10.1016/j.jfranklin.2015.09.022
Guo R, Guo K, Gan Q et al (2016) Fault diagnosis for actuators in a class of nonlinear systems based on an adaptive fault detection observer. Math Probl Eng 7:1–12. https://doi.org/10.1155/2016/2618534
Yin S, Zhu X (2015) Intelligent particle filter and its application to fault detection of nonlinear system. IEEE Trans Ind Electron 62:3852–3861. https://doi.org/10.1109/TIE.2015.2399396
Ji J, Qu J, Chai Y et al (2018) An algorithm for sensor fault diagnosis with EEMD-SVM. Trans Inst Meas Control 40:1746–1756. https://doi.org/10.1177/0142331217690579
Rapur JS, Tiwari R (2018) Automation of multi-fault diagnosing of centrifugal pumps using multi-class support vector machine with vibration and motor current signals in frequency domain. J Braz Soc Mech Sci Eng 40:1–21. https://doi.org/10.1007/S40430-018-1202-9
Bin Y, Yaguo L, Feng J et al (2019) An intelligent fault diagnosis approach based on transfer learning from laboratory bearings to locomotive bearings. Mech Syst Signal Process 122:692–706. https://doi.org/10.1016/J.YMSSP.2018.12.051
Li C, Hu S, Gao S et al (2016) Real-time grayscale-thermal tracking via Laplacian sparse representation. International Conference on Multimedia Modeling pp 54-65, https://doi.org/10.1007/978-3-319-27674-8_6.
Chen X, Jia S, Xiang Y (2020) A review: knowledge reasoning over knowledge graph. Expert Syst Appl 141(Mara):112948.1–112948.21. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2019.112948
Trisedya BD, Qi J, Zhang R (2019) Entity alignment between knowledge graphs using attribute embeddings. In: AAAI Conference on Artificial Intelligence, pp 297–304. https://doi.org/10.1609/AAAI.V33I01.3301297
Zheng Z, Liu Y, Zhang Y et al (2020) TCMKG: a deep learning based traditional Chinese medicine knowledge graph platform. In: 2020 IEEE International Conference on Knowledge Graph (ICKG), pp 560–564. https://doi.org/10.1109/ICBK50248.2020.00084
Wang H, Du H, Qi G et al (2022) Construction of a linked data set of COVID-19 knowledge graphs: development and applications. JMIR Med Inform 10(5):37215. https://doi.org/10.2196/37215
Han H, Wang J, Wang X et al (2022) Construction and evolution of fault diagnosis knowledge graph in industrial process. IEEE Trans Instrum Meas 71:1–12. https://doi.org/10.1109/TIM.2022.3200429
Li Z, Chen H, Qi R et al (2021) DocR-BERT: document-level R-BERT for chemical-induced disease relation extraction via Gaussian probability distribution. IEEE J Biomed Health Inform 26:1341–1352. https://doi.org/10.1109/JBHI.2021.3116769
Tan J, Qiu Q, Guo W et al (2021) Research on the construction of a knowledge graph and knowledge reasoning model in the field of urban traffic. Sustainability 13:3191. https://doi.org/10.3390/SU13063191
Li Z, Zhao Y, Li Y et al (2021) Fault Localization based on knowledge graph in software-defined optical networks. J Lightwave Technol 39:4236–4246. https://doi.org/10.1109/JLT.2021.3071868
Chi Y, Wang ZJ, Leung VC (2022) Distributed knowledge inference framework for intelligent fault diagnosis in IIoT systems. IEEE Trans Netw Sci Eng 9:3152–3165. https://doi.org/10.1109/TNSE.2021.3128171
Cambria E, Ji S, Pan S et al (2021) Knowledge graph representation and reasoning. Neurocomputing 461:494–496. https://doi.org/10.1016/j.neucom.2021.05.101
Li Y, Tarlow D, Brockschmidt M et al (2015) Gated graph sequence neural networks. Comp Sci 68:6303–6318 Corpus ID: 8393918
Tanon TP, Stepanova D, Razniewski S et al (2017) Completeness-aware rule learning from knowledge graphs. In: International Workshop on the Semantic Web, pp 507–525. https://doi.org/10.1007/978-3-319-68288-4_30
Xiong W, Hoang T, Wang WY (2017) DeepPath: a reinforcement learning method for knowledge graph reasoning. In: Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, pp 564–573. https://doi.org/10.18653/v1/D17-1060
Su X, Li P, Riekki J et al (2018) Distribution of semantic reasoning on the edge of internet of things. In: 2018 IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications (PerCom), pp 1–9. https://doi.org/10.1109/PERCOM.2018.8444596
Tran HN, Cambria E, Hussain A (2016) Towards GPU-based common-sense reasoning: using fast subgraph matching. Cogn Comput 8:1074–1086. https://doi.org/10.1007/s12559-016-9418-4
Cambria E, Li Y, Xing F, Poria S et al (2020) SenticNet 6: ensemble application of symbolic and subsymbolic AI for sentiment analysis. In: Proceedings of the 29th ACM International Conference on Information & Knowledge Management, pp 105–114. https://doi.org/10.1145/3340531.3412003
Zhang M, Qian T, Liu B (2022) Exploit feature and relation hierarchy for relation extraction. IEEE ACM Trans Audio Speech Lang Process 30:917–930. https://doi.org/10.1109/taslp.2022.3153256
Zhao F, Xu T, Jin L, Jin H (2021) Convolutional network embedding of text-enhanced representation for knowledge graph completion. IEEE Internet Things J 8:16758–16769. https://doi.org/10.1109/jiot.2020.3039750
Zhang Z, Liu J, Evans RD et al (2021) A design communication framework based on structured knowledge representation. IEEE Trans Eng Manag 68:1650–1662. https://doi.org/10.1109/TEM.2020.3002648
Mou X, Mao L, Liu H et al (2022) Spherical linguistic petri nets for knowledge representation and reasoning under large group environment. IEEE Trans Artif Intell 3:402–413. https://doi.org/10.1109/tai.2022.3140282
Tian L, Zhou X, Wu Y et al (2022) Knowledge graph and knowledge reasoning: a systematic review. J Electron Sci Technol 20(2):159–186. https://doi.org/10.1016/j.jnlest.2022.100159
Gao J, Liu X, Chen Y et al (2021) MHGCN: multiview highway graph convolutional network for cross-lingual entity alignment. Tsinghua Sci Technol 27(4):719–728. https://doi.org/10.26599/tst.2021.9010056
Wang Y, Cungen C (2020) Research on event classification based on event attributes. J Chin J Inf 34(10):39–50
Yang Z, Wang Y, Gan J, Li H, Lei N (2021) Design and research of intelligent question-answering (Q&A) system based on high school course knowledge graph. Mob Netw Appl 26:1884–1890. https://doi.org/10.1007/s11036-020-01726-w
Wang Q, Wang S, Wei B et al (2021) Weighted K-NN classification method of bearings fault diagnosis with multi-dimensional sensitive features. IEEE Access 9:45428–45440. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3066489
Alexandropoulos SN, Kotsiantis SB, Vrahatis MN (2019) Data preprocessing in predictive data mining. Knowl Eng Rev 34:1–33. https://doi.org/10.1017/S026988891800036X
Mahdavi M, Neutatz F, Visengeriyeva L et al (2019) Towards automated data cleaning workflows. Lernen, Wissen, Daten, Analysen 2454:10–19 Corpus ID: 202760055
Tan H, Xie S, Ma W et al (2022) Correlation feature distribution matching for fault diagnosis of machines. Reliab Eng Syst Saf 231:108981. https://doi.org/10.1016/j.ress.2022.108981
Zebari RR, Abdulazeez AM, Zeebaree DQ et al (2020) A comprehensive review of dimensionality reduction techniques for feature selection and feature extraction. J Appl Sci Technol Trends 1(2):56–70. https://doi.org/10.38094/jastt1224
Ma S, Han Q, Chu F (2023) Sparse representation learning for fault feature extraction and diagnosis of rotating machinery. Expert Syst Appl. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2023.120858
Bian J, Mao Z, Liu Y et al (2021) Construction and reasoning method of fault knowledge graph with application of engineering machinery. In: 2021 China Automation Congress (CAC), pp 2577–2581. https://doi.org/10.1109/cac53003.2021.9727906
Liu R, Fu R, Xu K et al (2023) A review of knowledge graph-based reasoning technology in the operation of power systems. Appl Sci 13(7):4357. https://doi.org/10.3390/app13074357