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摘要
故障实体识别是自主获取航空发动机故障知识的基础，对实现航空发动机故障智能诊断起到至关重要的作用。为准确快速搭建航空发动机大规模故障知识库，在定义了“单元”“故障状态”“表征信号”“检查方法”和“解决措施”5种航空发动机故障实体类型的基础上，初步构建了一种以Bert-BiLSTM-CRF模型为基础的航空发动机故障实体识别方法。基于某型航空发动机大规模数据集分析抽取了故障实体，搭建了滑油压力异常故障知识图谱，验证了该方法识别航空发动机多源异构故障数据的有效性。
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单位空军工程大学
