面向航空装备关键零部件故障诊断的知识图谱构建与应用

doi:10.11772/j.issn.1001-9081.2025050586

《计算机应用》唯一官方网站 ›› 2026, Vol. 46 ›› Issue (5): 1604-1613.DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2025050586

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面向航空装备关键零部件故障诊断的知识图谱构建与应用

赵荣慧, 邓超(), 余紫东

华中科技大学机械科学与工程学院，武汉 430074

收稿日期:2025-05-28 修回日期:2025-09-09 接受日期:2025-10-20 发布日期:2025-10-29 出版日期:2026-05-10
通讯作者: 邓超
作者简介:赵荣慧（2002—），女，湖北荆州人，硕士研究生，主要研究方向：知识图谱、故障诊断
余紫东（1999—），男，湖北武汉人，博士研究生，主要研究方向：机械装备的预测性维护。

Construction and application of knowledge graph for fault diagnosis of key components of aviation equipment

Ronghui ZHAO, Chao DENG(), Zidong YU

School of Mechanical Science and Engineering，Huazhong University of Science and Technology，Wuhan Hubei 430074，China

Received:2025-05-28 Revised:2025-09-09 Accepted:2025-10-20 Online:2025-10-29 Published:2026-05-10
Contact: Chao DENG
About author:ZHAO Ronghui， born in 2002， M. S. candidate. Her research interests include knowledge graph， fault diagnosis.
YU Zidong， born in 1999， Ph. D. candidate. His research interests include predictive health maintenance of machinery equipment.

摘要/Abstract

摘要：

针对航空装备关键零部件故障数据存在的专业性强、价值密度低、领域知识分散、缺乏有效整合利用方式等问题，以智能化故障诊断需求为驱动，引入知识图谱组织故障记录中蕴含的知识以便分享和重用，并研究故障知识图谱的构建和应用。首先，基于对先验故障知识和故障记录的分析，设计一种面向航空装备关键零部件的层次化故障诊断知识本体模型，该模型定义了实体类型及其关系约束，可有效避免实体边界不清楚的问题，为知识的结构化表示奠定基础；其次，提出一种改进的基于集合预测的知识抽取方法SPN-BiLSTM-CRF，直接从非结构化中文故障记录中高效抽取知识三元组集合，并以飞机部件液压柱塞泵为例构建液压柱塞泵故障知识图谱；最后，结合FP-Growth关联规则挖掘算法从故障知识数据集中提取故障模式与故障原因以及故障状态间的关联规则，并据此实现故障诊断。SPN-BiLSTM-CRF可有效解决故障数据的知识应用问题，为航空装备智能化运维提供知识驱动解决方案。

关键词: 知识图谱, 故障诊断, 集合预测, 关联规则挖掘, 航空装备

Abstract:

In response to the problems of strong professionalism， low value density， scattered domain knowledge， and lack of effective integration and utilization methods in the fault data of key components of aviation equipment， driven by the demand for intelligent fault diagnosis， a knowledge graph was introduced to organize the knowledge contained in fault records for sharing and reuse， and the construction and application of fault knowledge graph were studied. Firstly， based on the analysis of prior fault knowledge and fault records， a hierarchical fault diagnosis knowledge ontology model for key components of aviation equipment was designed， which defined entity types and their relationship constraints， effectively avoiding unclear entity boundaries and laying the foundation for the structured representation of knowledge. Secondly， an improved knowledge extraction method based on set prediction， namely SPN-BiLSTM-CRF， was proposed to efficiently extract knowledge triple sets directly from unstructured Chinese fault records， and a knowledge graph of hydraulic piston pump faults was constructed using aircraft component hydraulic piston pump as an example. Finally， combined with the FP-Growth association rule mining algorithm， association rules among fault modes， fault causes， and fault states were extracted from the fault knowledge dataset， and fault diagnosis was realized on this basis. SPN-BiLSTM-CRF can effectively address the knowledge application problem in fault data and provide a knowledge-driven solution for intelligent operation and maintenance of aviation equipment.

Key words: knowledge graph, fault diagnosis, set prediction, association rule mining, aviation equipment

中图分类号:

TP391

赵荣慧, 邓超, 余紫东. 面向航空装备关键零部件故障诊断的知识图谱构建与应用[J]. 计算机应用, 2026, 46(5): 1604-1613.

Ronghui ZHAO, Chao DENG, Zidong YU. Construction and application of knowledge graph for fault diagnosis of key components of aviation equipment[J]. Journal of Computer Applications, 2026, 46(5): 1604-1613.

图/表 15

图1 本体定义细节

Fig. 1 Ontology definition details

表1 不同实体类型间的实体关系

Tab. 1 Relationships between different entity types

关系	头实体	尾实体	关系定义
consistOf （包含）	部件	部件	表示产品与零部件不同层级的构成关系
hasMode （具有）	部件	模式	表示部件具有的故障模式
leadTo （导致）	模式	模式	表示不同层级部件故障间的关系
becauseOf （原因）	模式	原因	表示引起故障的设计、使用等有关因素
displayState （显示）	模式	状态	表示故障对产品状态的影响关系
atState （处于）	部件	状态	表示故障出现时具体部件处于的状态关系

图2 知识图谱本体模型

Fig. 2 Knowledge graph ontology model

图3 SPN-BiLSTM-CRF的结构

Fig. 3 Structure of SPN-BiLSTM-CRF

图4 BIO标注示例

Fig. 4 BIO labeling example

表2 模型参数

Tab. 2 Model parameters

参数	说明	值
optimizer	模型优化器	Adam
Batch size	数据批处理量	4
Encoder heads	编码器多头注意力头数	8
Decoder heads	解码器多头注意力头数	8
epoch	训练迭代次数	500
tripleQueries	三元组查询数	>11

表3 超参数tripleQueries调优实验的F1值

Tab. 3 F1 scores of hyperparameter tripleQueries tuning experiments

超参数值	F1值/%	超参数值	F1值/%
11	92.22	18	91.22
12	94.83	20	88.53
13	93.51	25	86.29
15	93.10	30	85.03

表4 实验模型的性能对比 ( %)

Tab. 4 Performance comparison of experimental models

模型	精确率	召回率	F1值
SPN-BiLSTM-CRF	94.83	94.26	94.54
SPN^［38］	53.48	53.50	53.49
CopyMTL^［45］	52.11	53.08	52.59
CasRel^［46］	70.32	68.55	69.43
CasRel-AttR^［47］	89.54	89.38	89.56
OneRel^［48］	88.71	87.36	88.29

表5 消融实验结果 ( %)

Tab. 5 Ablation experimental results

模型	精确率	召回率	F1值
SPN	53.48	53.50	53.49
SPN-BiLSTM	79.57	83.12	81.30
SPN-BiLSTM-CRF1	90.96	88.21	89.56
SPN-BiLSTM-CRF	94.83	94.26	94.54

图5 实体重叠三元组抽取结果

Fig. 5 Extraction results of entity overlapping triples

图6 液压柱塞泵故障的知识图谱

Fig. 6 Knowledge graph of hydraulic piston pump faults

图7 知识图谱应用流程

Fig. 7 Flow of knowledge graph application

表6 数据集故障计数结果

Tab. 6 Fault counting results in dataset

故障编号	实际含义	计数
$M 1$	过热	120
$M 2$	泄漏	103
$M 3$	振动噪声异常	97
$M 4$	输出流量不足	88
$M 5$	输出压力异常	53
$M 6$	无输出压力	20
$M 7$	无输出流量	5

表6 数据集故障计数结果

Tab. 6 Fault counting results in dataset

故障编号	实际含义	计数
$M 1$	过热	120
$M 2$	泄漏	103
$M 3$	振动噪声异常	97
$M 4$	输出流量不足	88
$M 5$	输出压力异常	53
$M 6$	无输出压力	20
$M 7$	无输出流量	5

图8 构建FP-Tree

Fig. 8 FP-Tree construction

表7 部分故障关联规则

Tab. 7 Some fault association rules

前提条件	结果条件	支持度	置信度	提升度
过滤器堵塞	振动噪声异常	0.088 4	0.698	3.2
金属摩擦声，不规则振动	过滤器堵塞	0.054 2	1.000	7.9
柱塞磨损	泄漏	0.048 2	1.000	3.6
排油管回油增加，流量传感器示数降低	柱塞磨损	0.048 2	1.000	7.2
油液泡沫化，管路接头可见油液渗漏	进油管O型圈损坏	0.044 2	0.759	17.2
滑靴松靴	振动噪声异常	0.044 2	0.688	3.1
周期性敲击声，不规则振动	滑靴松靴	0.044 2	1.000	15.6
进油管O型圈损坏	泄漏	0.044 2	1.000	3.6
吸油口真空压力上升，流量传感器示数波动	过滤器堵塞	0.038 2	1.000	7.9
滑靴磨损	过热	0.036 1	0.581	2.4
进油管密封圈漏气	振动噪声异常	0.030 1	1.000	4.6
使用过久	进油管密封圈漏气	0.030 1	1.000	33.2
噪声呈吱吱声	进油道密封圈漏气	0.030 1	1.000	33.2
流量无法调节，流量传感器示数下降	滑靴脱落	0.024 1	1.000	41.5
主轴轴承磨损	过热	0.024 1	0.571	2.4

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