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摘要
设备点检记录是支撑故障原因分析与处理的重要信息来源。但目前还缺乏对设备点检故障中的根因信息的有效挖掘，以提升设备预防性维护的可靠性。本文首次将因果科学论引入到制造领域，提出一种面向设备点检故障根因分析的因果知识建模方法。首先，从设备点检故障文档中提取事件知识，构建故障运维因果知识图谱；其次，定义故障运维因果知识规则，形成结构因果图模型；进而，设计一种基于ISPN（Intervention Sum Product Networks）的因果效应估计学习模型，对故障知识中混杂影响因素进行估计计算，挖掘出影响设备故障发生的语义关系，补全图谱节点间隐含的因果性语义链路；最后，以冶金设备点检故障文档的知识测试了该方法，验证了因果知识模型在估计设备故障根因知识间因果效应的可行性。
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