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龙图腾网获悉常州大学申请的专利一种基于事理图谱的压缩机故障诊断方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115357700B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210992321.9，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权一种基于事理图谱的压缩机故障诊断方法是由檀鑫鑫;徐守坤;袁扬;石林;张华君;庄佳;殷志强设计研发完成，并于2022-08-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于事理图谱的压缩机故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种基于事理图谱的压缩机故障诊断方法，包括构建压缩机故障诊断本体知识模型；构建压缩机故障诊断事理图谱；对采集到的压缩机故障诊断语料进行关系抽取，将抽取到的事件实体‑关系‑事件实体以及事件实体‑属性‑属性值三元组形式的事理图谱存入图数据库；对问句进行规范化处理；对用户询问到的问句进行问句解析；将用户输入的问句转化成结构化的查询语句；生成标准化答案，通过数据库查询语句生成自然语言答案。本发明以事理图谱的形式存储和呈现压缩机故障及相关处理知识，以人机交互问答的方式，为用户获取应对压缩机发生故障之后的原因和处理方法，有助于提高技术人员工作效率以及减少经济损失。

本发明授权一种基于事理图谱的压缩机故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于事理图谱的压缩机故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一、构建压缩机故障诊断本体知识模型，包括：构建压缩机故障诊断本体模型的类别和属性；其中，压缩机故障诊断本体模型的类别包括压缩机故障模式、故障原因、设备结构、故障影响、维护措施和故障诊断；压缩机故障本体模型的属性包括各类别数据属性以及各类别之间的对象属性； 通过压缩机故障诊断本体模型的类别之间的对象属性搭建类别之间的关系；其中，关系的词语包括：发生、包括、导致、需要、关系和产生； 步骤二、构建压缩机故障诊断事理图谱，包括：采集处理压缩机故障诊断相关语料，并进行命名实体识别，摘取压缩机事理图谱中的压缩机系统实体、组件实体以及零件实体来扩充事理图谱以及事理图谱中实体部分的自动更新；对采集到的压缩机故障诊断语料进行关系抽取，将抽取到的事件实体-关系-事件实体以及事件实体-属性-属性值三元组形式的事理图谱存入图数据库； 步骤二具体包括： 首先，对采集到的压缩机故障相关语料进行命名实体识别，命名实体识别包括：系统实体识别，组件零件实体识别以及事件实体识别； 其次，采用BIO序列标注框架标注事件实体、采用BILSTM算法进行训练、再使用CRF算法进行解码； 再其次，对压缩机故障诊断相关语料标注关系类别，得到关系类别训练集；利用CasRelation算法进行摘取关系，以用来抽取事理图谱的三元组，采用CasRelation算法来抽取并形成事件实体-关系-事件实体三元组的集合； 最后，为事件实体的数据属性赋值，形成事件实体-属性-属性值的集合；为关系的数据属性赋值，形成关系-属性-属性值的集合，构建压缩机故障诊断事理图谱； 步骤三、对问句进行规范化处理包括：去掉多余的标点符合以及冗余的字词；构建标准化问句模板，包括：应答机器人从客户端中接收用户输入压缩机发生故障问题，对用户询问到的问句进行问句解析；问句解析包括：问句规范化、语义向量召回、语义槽位填充和意图识别；将用户输入的问句转化成结构化的查询语句； 步骤四、生成标准化答案，包括：通过语义向量召回返回相关问句语料；通过槽位填充摘取到问句中的事件实体；再通过意图识别使应答机器人得到用户的意图，在压缩机故障诊断事理图谱中读取意图所属压缩机故障诊断本体模型的类别、关系以及限制条件，通过数据库查询语句生成自然语言答案。

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