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航空电源系统故障知识图谱构建方法研究学术报告
一、作者与发表信息
本研究由Xiangzhen Meng、Bo Jing、Shenglong Wang、Jinxin Pan、Shaoting Pei、Yifeng Huang和Xiaoxuan Jiao共同完成，作者单位均为Air Force Engineering University（空军工程大学航空工程学院）。研究发表于2023年 IEEE 第16届国际电子测量与仪器会议（ICEMI），会议论文编号979-8-3503-2714-4/23/$31.00，DOI为10.1109/ICEMI59194.2023.10270396。
二、学术背景
研究领域：本研究属于航空电子健康管理（Prognostics and Health Management, PHM）与知识图谱（Knowledge Graph）的交叉领域，聚焦于航空电源系统的故障诊断与维护。
研究动机：随着航空设备电气化程度提高，电源系统作为关键能源供应单元，其故障可能导致严重事故。传统故障诊断依赖人工经验，存在响应慢、鲁棒性差的问题，且故障案例多为非结构化文本（如手册和案例记录），亟需高效的信息提取与关联方法。
研究目标：提出一种基于BERT-BiLSTM-Ptr-Net深度学习算法的故障知识图谱构建方法，实现航空电源系统故障实体与关系的自动化提取，并通过可视化提升维护效率。
三、研究流程与方法
知识图谱框架设计
- 模式层构建：采用自上而下（Top-Down）方法，定义8类实体（如组件、故障现象、故障名称、故障分析过程）和6类关系（如“包含”“导致”），形成语义规范（图2）。
- 数据层构建：基于航空电源系统手册和典型故障案例的半结构化与非结构化文本，通过四步流程完成：
- 实体提取：使用BERT-BiLSTM-Ptr-Net算法解决实体嵌套问题（如“组件”与“故障现象”嵌套）。该算法结合BERT预训练模型（语义编码）、BiLSTM（上下文特征提取）和指针网络（Ptr-Net，嵌套实体定位），结构如图3所示。
- 关系提取：采用BERT-BiLSTM模型，通过双向长短期记忆网络增强上下文关联，提取实体间语义关系（图4）。
- 知识融合：人工校验解决同义词歧义。
- 知识存储：使用Neo4j图数据库实现可视化存储（图5）。
实验验证
- 实体提取实验：对比BERT-BiLSTM-CRF与BERT-BiLSTM-Ptr-Net，后者在F1值（74.5155）上显著优于前者（71.995），验证了指针网络对嵌套实体的有效性（表II）。
- 关系提取实验：BERT-BiLSTM模型的F1值达75.2955，优于单独BERT模型（74.046），表明BiLSTM能提升关系准确性（表IV）。
四、主要结果
- 实体提取：在航空电源系统文本中，嵌套实体（如“发电机振动异常”包含组件“发电机”和现象“振动异常”）的识别准确率（P）达72.578%，召回率（R）76.453%。
- 关系提取：模型成功提取“故障现象→故障原因”“组件→子系统”等复杂关系，F1值提升1.25%。
- 知识图谱应用：Neo4j存储的图谱支持故障案例的快速检索与可视化推理，例如通过“电压波动”现象关联到“稳压器故障”原因。
五、结论与价值
- 科学价值：
- 提出首个针对航空电源系统的故障知识图谱构建流程，解决了嵌套实体和领域专业性问题。
- 验证了BERT-BiLSTM-Ptr-Net在专业领域实体提取中的优越性。
- 应用价值：
- 提升故障诊断效率，缩短维护响应时间。
- 为其他复杂系统（如高铁、化工）的PHM提供技术参考。
六、研究亮点
- 方法创新：首次将指针网络引入航空领域实体嵌套问题，相比传统序列标注（如CRF）显著提升性能。
- 领域针对性：模式层设计贴合航空电源系统特性（如“故障分析过程”实体），增强实用性。
- 全流程验证：从算法设计到图谱应用形成闭环，实验数据公开可复现。
七、其他贡献
- 公开了航空电源系统故障标注数据集，推动后续研究。
- 提出了知识融合的人工-自动化协同策略，平衡效率与准确性。
（报告字数：约1500字）