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摘要
随着科技水平的发展，飞机机载设备的电气化程度越来越高。飞机电源系统作为为机载设备供电的关键系统，一旦发生故障，将严重威胁着飞机的飞行安全。为降低飞机电源系统故障的危害，需要对其健康状态进行快速准确的判断。常用的基于数据驱动的故障诊断方法无法利用专家知识，同时其结果可解释性差，为实际使用带来了不便。知识图谱作为当前人工智能领域的研究热点，具备将专家知识等非结构化数据进行规范化存储，并用于故障诊断的能力，能够实现对非结构化先验知识的利用以及故障原因的解释。然而，在故障诊断领域，知识图谱技术的应用尚少。提出一种面向飞机电源系统故障诊断的知识图谱构建及应用技术。首先，利用专家知识构建知识图谱的本体，明确知识图谱中的实体和关系类型；然后，使用双向长短期记忆网络从非结构化文本中进行实体抽取；在此基础上，使用基于注意力机制的双向长短期记忆网络进行实体间的关系抽取；最终利用抽取出的实体和关系构建面向飞机电源系统故障诊断的知识图谱。以飞机电源系统故障排故手册为原始数据，对所提出的知识图谱构建方法进行了案例验证。在此基础上，基于所构建的知识图谱实现了飞机电源系统相关故障的智慧搜索与推荐以及智能问答，展示了知识图谱技术在故障诊断领域具备良好的应用前景。
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单位航空工业第一飞机设计研究院; 北京航空航天大学
