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龙图腾网获悉河北科技大学申请的专利融合故障与特征的工业泵知识图谱构建方法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：CN119202267B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202411244238.9，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权融合故障与特征的工业泵知识图谱构建方法是由秦志英;杨伊悦;赵月静设计研发完成，并于2024-09-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合故障与特征的工业泵知识图谱构建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合故障与特征的工业泵知识图谱构建方法。该方法包括：首先在分析非结构化数据的特点后，对预处理后的数据，进行本体构建与知识抽取，利用neo4j图数据库，创建工业泵故障图谱。然后在结构化数据分析的基础上，通过系统机理、经验知识以及特征提取，完成特征图谱的实体和属性抽取；然后利用机器学习与深度学习算法对相关特征进行故障分类，为特征图谱的创建提供关系抽取方法，创建工业泵特征图谱。最后通过图谱融合方法将故障图谱和特征图谱之间进行融合，形成统一的知识图谱。以两个部分图谱为搜索引擎，进而生成故障报告。这种综合诊断能力极大地提升了故障解决的效率和准确性，并能自动生成详细的故障诊断报告。

本发明授权融合故障与特征的工业泵知识图谱构建方法在权利要求书中公布了：1.融合故障与特征的工业泵知识图谱构建方法，其特征在于： 步骤1、分析工业泵相关的数据资料，包括工业泵的基本信息文件以及具体工业泵故障维修的相关资料，建立工业泵非结构化数据库； 步骤2、以开源轴承数据集为例，分析数据集的结构并进行预处理，建立工业泵结构化数据库； 步骤3、将步骤1中的非结构化数据库中的相关内容进行人工抽取，结合工业泵领域的专家知识建立基本信息和故障维修两部分的本体模型； 步骤4、将步骤3得到的本体，进行知识抽取，建立三元组； 步骤5、将步骤4中的三元组存储到图数据库中，构建工业泵故障图谱； 步骤6、将步骤2中的结构化数据库中的数据进行相关特征提取并归纳，建立所需要的节点与节点属性，包括： 对数据集的相关结构和机理知识进行总结归纳，抽取与之相关的实体节点；选取频域特征参数，将数据集进行一维特征提取；利用DATSDP公式： 生成对应信号数据的融合图像并获得图像的地址；分别将频域特征参数和图像地址输入到同一表格文件中，作为后续属性抽取的基础数据；根据每个节点的具体信息，输入相应的属性数据，完成特征图谱的属性抽取； 步骤7、将步骤6提取的特征输入到智能算法中进行故障分类，完成关系抽取； 步骤8、将步骤6与步骤7得到的实体、属性、关系进行归纳，建立相关三元组，然后存储到图数据库中，构建工业泵特征图谱； 步骤9、将步骤5构建的工业泵故障图谱利用图谱融合方法进一步优化，增强图谱内部的联系； 步骤10、将步骤9的故障图谱和步骤8构建的特征图谱，同样利用图谱融合方法进行融合，形成统一的知识图谱，进而生成诊断报告。

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