一种基于RL-GPNet的直升机传动系统故障信息抽取方法

本发明公开了一种基于RL‑GPNet的直升机传动系统故障信息抽取方法，涉及直升机传动系统故障技术领域，包括基于全局指针网络的实体识别，通过全局归一化和相对位置编码机制，有效捕获故障描述文本中的长距离依赖关系和复杂语义信息；同时，结合PPO算法，将三元组生成建模为多步决策任务，协同训练实体识别与关系分类策略，缓解任务冲突导致的误差累积；在处理长文本实体重叠以及涉及大量专业术语的直升机传动系统故障时表现出良好的泛化能力，为直升机传动系统智能故障诊断提供了有效的技术支撑；对于提升直升机装备维护保障智能化水平具有重要的理论意义和应用价值。