轨道交通设备故障知识图谱构建与应用研究  

作　　者：韦伟[1] 郑杨 袁嘉梁 李亮亮 续程宇 

机构地区：[1]安徽工业大学管理科学与工程学院,安徽马鞍山243002

出　　处：《中国新技术新产品》2023年第17期53-55,共3页New Technology & New Products of China

摘　　要：当前轨道交通设备仍然采用传统的巡检方式,而传统巡检方式存在效率低下、容易漏检的问题。为了解决轨道交通设备传统巡检方式下的各种不足及影响,该文通过深度学习、自然语言处理等技术构建故障知识图谱,研发了设备巡检过程中的故障排查、维修建议智能推荐等应用。通过模型训练应用,该文方法的效率达到了90.89%。该文方法可高效进行主题特征的不间断输出与维修建议的多段式智能化推荐,提高检修效率,降低人力成本,值得推广应用。

关 键 词：轨道交通 故障知识图谱 智能推荐 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]