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龙图腾网获悉民航成都物流技术有限公司申请的专利故障运维知识图谱结合故障树的复杂产线可靠性分析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：CN119903430B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202411994836.8，技术领域涉及：G06F18/243；该发明授权故障运维知识图谱结合故障树的复杂产线可靠性分析方法是由任永川;李蛟;余海华;李静;周科;刘峰;谢国峰;谢永伦;张正毅;官小东;杨力设计研发完成，并于2024-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本故障运维知识图谱结合故障树的复杂产线可靠性分析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种故障运维知识图谱结合故障树的复杂产线可靠性分析方法，通过构建基于产线‑设备‑故障‑方法的多层级的产线故障运维知识图谱，输入故障信息进行产线层故障匹配查询，构建可用设备子图，再通过分析产线发生故障和导致故障的各个因素之间的逻辑关系，构建产线故障树，最后对产线故障树进行定性分析以及定量计算产线故障率，实现产线的可靠性分析。本发明的方法简单易行，可将目前的生产系统的可靠性分析从设备级提升到考虑设备间耦合的整个产线级，通过利用生产线特点以及故障知识反向对模式层进行规范与验证，有助于生产管理人员了解设备或系统故障产生的规律，并制定合理的维修策略。

本发明授权故障运维知识图谱结合故障树的复杂产线可靠性分析方法在权利要求书中公布了：1.一种故障运维知识图谱结合故障树的复杂产线可靠性分析方法，具体步骤如下： S1、构建基于产线-设备-故障-方法的多层级的产线故障运维知识图谱； S11、构建产线故障运维知识图谱模式层； 首先梳理产线故障运维知识的相关概念，通过数据源获取到故障文本进行总结提炼，确定故障运维知识实体、属性，再借助Protégé本体建模对各实体，属性进行详细的数据定义，得到产线故障知识本体，最后利用所构建的本体，在Protégé中导出“RDFXML”，进一步导入图数据库，实现产线故障运维知识图谱模式层的构建； 其中，所述数据源包括：制造信息化系统、故障日志与设备手册；所述产线故障运维知识图谱模式层中故障运维知识实体包括：设备、部件、工序、故障现象、故障原因、解决办法；所述产线故障运维知识图谱模式层中故障运维知识属性包括：产品、班组、名称、规格型号、生产厂商、设备编码、购置日期、开始时间、结束时间、报警编号、报警文本； S12、基于步骤S1构建的模式层的指导，对故障文本进行知识抽取，构建产线故障运维知识图谱的数据层； 首先对预处理后的故障运维原始数据进行标注，标注完数据后，将数据划分成训练集、验证集、测试集，并将其输入到搭建好的BERT-BILSTM-CRF实体抽取模型中，对产线故障运维知识进行自动识别和实体抽取，再利用基于模板的方法进行关系抽取，得到产线故障运维知识图谱的数据层； S13、基于步骤S12，通过实体抽取与关系抽取后得到故障知识三元组，将三元组进行知识融合，并通过Neo4j进行存储与可视化展示，完成基于产线-设备-故障-方法多层级的产线故障运维知识图谱的构建； 其中，所述产线故障运维知识图谱数据层中图数据库以图形结构存储数据，选用Neo4j图数据库对抽取到的三元组进行存储与可视化展示，在知识图谱中，将实体用节点表示，实体之间的关系用边表示，属性则用于描述节点或边的特征； S2、基于步骤S1构建的产线故障运维知识图谱，输入故障信息进行产线层故障匹配查询，构建可用设备子图，即查询当前产品工艺数据，获得各工艺可用设备子图； S3、基于步骤S2，通过分析产线发生故障和导致故障的各个因素之间的逻辑关系，构建产线故障树； S4、基于步骤S3，对产线故障树进行定性分析以及定量计算产线故障率，实现产线的可靠性分析。

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