面向通航飞机故障维修知识图谱的构建与应用

作     者：陈余杰 

作者单位：中国民用航空飞行学院 

学位级别：硕士

导师姓名：付尧明

授予年度：2024年

学科分类：08[工学] 082503[工学-航空宇航制造工程] 0825[工学-航空宇航科学与技术] 

主      题：通用航空 飞机维修 命名实体识别 知识图谱 故障溯源 

摘      要：安全是通航飞机运行的生命线,是推动通航乃至民航智能化建设的前提,而高质量维修则是飞机安全运行的基础。当前如何利用人工智能、大数据信息挖掘等技术,提升通航飞机维修质量,推动通航飞机维修数字化、智能化发展是整个通航领域研究方向之一。 通航飞机运营多年积累的历史维修数据未得到有效利用,其中存在丰富的维修逻辑知识,若将其抽取并整理出来用于辅助维修人员工作,可以快速定位故障提升维修质量。知识图谱技术可以将历史维修文本数据中潜藏的语义信息与逻辑知识以直观的形式表达出来,并已经在多个垂直领域布局应用。本文基于通航飞机维修数字化、智能化的需求,借助知识图谱技术优势,以飞机维修实际业务需求为导向,以多年运营积累的历史维修文本数据为驱动,借鉴知识图谱在金融、医疗、电商等垂直领域落地应用经验,深入开展面向通航飞机故障维修的知识图谱构建与智能化应用研究。本文主要工作: (1)构建面向通航飞机故障维修的知识图谱。首先结合专家经验与实际维修需求构建了本体模型,对维修案例进行了表示;其次对历史积累的维修文本数据进行知识抽取,与飞机维修手册、通航法规等适航性资料进行多源数据融合、消歧,以提高知识图谱的完整性与准确性;其次利用Neo4J图数据库对构建完成的三元组数据进行实例化存储完成通航飞机故障维修知识图谱的构建。 (2)开展命名实体识别算法的研究。针对通航飞机维修数据中的半结构化、非结构化数据,提出了一种利用多头注意力机制并结合长短时记忆网络(BiLSTM)与条件随机场算法(CRF)的实体识别方法。通过对数据的标注,构建了专业语料库,并进行了模型训练。然后在相同数据集的条件下,进行实验对比验证了本文所提方法的优秀性。 (3)通过对维修人员的需求分析与调研,基于构建的知识图谱,设计开发了两种实际应用功能:首先是故障溯源功能,可以根据输入故障现象或故障相关的关键词,然后进行故障溯源,查询该故障相关的所有信息;其次是针对维修案例的推荐,根据用户输入的信息进行案例的表示,从而利用相似度进行判断,实现相似案例的推荐。