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龙图腾网获悉辽宁科技大学申请的专利一种基于知识图谱驱动的设备故障诊断方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117350377B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311228706.9，技术领域涉及：G06Q10/20；该发明授权一种基于知识图谱驱动的设备故障诊断方法及装置是由蔡畅;王军生;刘佳伟;程万胜;宋蕾;赵一帆设计研发完成，并于2023-09-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于知识图谱驱动的设备故障诊断方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于知识图谱驱动的设备故障诊断方法及装置，通过知识图谱技术对设备结构间关系加以利用，将故障数据通过特征匹配得到与设备故障相关的实体和关系，通过设备结构间的关系推导出可能的故障原因，能够更简洁、准确地进行故障诊断和推理。包括：对设备的运行数据进行获取和处理，利用本体建模技术，将相关知识本体表示为图谱中的实体和关系，得到设备故障诊断的知识图谱；利用特征提取技术，将传感器的故障数据转化为特征向量，通过特征匹配得到与设备故障相关的实体和关系；通过设备结构间的关系进行故障原因推理得到故障类型和位置；根据知识图谱中的相关知识和规则分析诊断结果和维修方法，得到设备故障的维修建议。

本发明授权一种基于知识图谱驱动的设备故障诊断方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于知识图谱驱动的设备故障诊断方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1，对设备的运行数据进行获取和处理：将原始数据转化为适用于知识图谱构建和分析的数据形式； 步骤S2，针对设备故障构建知识图谱：利用本体建模技术，将相关知识本体表示为图谱中的实体和关系，得到设备故障诊断的知识图谱； 步骤S3，利用特征提取技术，将传感器检测的设备故障数据转化为特征向量，通过特征匹配得到与设备故障相关的实体和关系；将特征向量与知识图谱中的实体进行匹配，得到与之相对应的设备部件实体和故障类型实体；将特征向量与知识图谱中的关系进行匹配，找到与之相对应的设备部件和故障类型的关系； 步骤S4，通过设备结构间的关系进行故障原因推理，得到故障类型和位置； 步骤S5，故障诊断和维修：根据知识图谱中的相关知识和规则，分析诊断结果和维修方法，得到设备故障的维修建议； 所述的步骤S4具体包括： 1在观测到设备数据前，假设设备有N种可能的故障状态s1,s2,...sN时，每种故障状态都有与之相对应的概率Ps1,Ps2,...PsN，其中 2根据设备状态由M个测量参数，由x1,x2,...xM描述，对于故障状态si，设备状态用一个M维向量Xi＝[xi1,xi2,...xiM]来描述，即为设备的状态方程； 3根据设备的状态方程，得到每种故障状态下每个参数的概率分布函数fi,kxk，xk为第k个测量参数，fi,kxk为第i种故障状态下第个k个参数的概率分布函数； 4根据测点的监测参数和监测数据，得到监测数据的实际值； 5根据贝叶斯定理，在给定设备实际测量值的条件下，得到设备故障时的后验概率为： 其中，表示在故障状态Si下，第j个监测参数的概率分布函数，通过将fi,kxk带入监测参数模型中计算得到；Xi为状态向量，表示监测数据的实际测量值；PSi表示故障状态Si的概率； 根据后验概率的大小确定设备的故障类型和位置，最大的故障状态Si即为设备的故障类型，而机械的故障位置通过分析状态向量Xi中各个参数的异常值来确定。

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