摘要
一种融合时序知识图谱的机电设备预测性维护方法,属于机电设备预测性维护领域,模型专门针对机电设备运维时序知识图谱进行推理,实现预测性维护;首先获取机电设备的并行结构信息学习用于节点分类的信息节点表示,并为每个相关的节点生成特征向量;然后从向量序列中捕获机电设备运行的时间演化信息,最后输出隐藏状态向量参与条件强度函数的构建,并基于强度函数实现时序知识图谱的预测,以完成对机电设备预测性维护任务。本发明有效实现机电设备预测性维护。
技术关键词
实体
图谱
时序
卷积模型
动态位置编码
ODE求解器
结构化数据格式
连续小波变换
序列
灵敏度法
关系
机电设备控制柜
物联网系统
时间演化信息
Softmax函数
矩阵
位置编码方法