摘要
本发明提供了一种基于知识图谱的充电器故障诊断方法,通过多技术融合实现高效、自适应的故障诊断与维护,构建结构化知识库,整合充电器部件、故障模式及检测方法,采用图数据库存储实体与因果关系、检测关联,并通过BERT模型提取信息,标注因果强度并动态调整,将用户口语化描述转化为结构化数据,匹配知识图谱中的故障路径,动态调整权重,分析时序数据,结合动态时间规整匹配知识图谱中的时序模式,生成候选路径,优化诊断路径权重,设计多目标奖励函数,生成可视化报告,预测未来7天故障概率,结合风险等级生成维护建议,通过用户反馈持续优化知识图谱与模型,提升诊断准确率与维护效率,降低人工干预需求。
技术关键词
故障诊断方法
图谱
BERT模型
充电器部件
关键词
时序
数据
强化学习策略
动态时间规整
传感器
LSTM模型
生成建议
定义规则
智能手机摄像头
路径匹配
模式匹配
非结构化文本
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知识点
实训教学
异构特征
协同过滤算法
无监督学习
监测方法
监督学习模型
多通道编码器
箱式变压器
水下机器人
相变储能模块
深度信念网络模型
机器人运动控制
浮力
多源交通数据
多模态
文本编码器
交通事故数据
图像编码器