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龙图腾网获悉北京理工大学唐山研究院;北京理工大学;北京理工大学长三角研究院(嘉兴);中国北方发动机研究所申请的专利基于知识图谱与多维关联性指标的装备故障诊断推荐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：CN120234376B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202510713561.4，技术领域涉及：G06F16/28；该发明授权基于知识图谱与多维关联性指标的装备故障诊断推荐方法是由伊枭剑;苏传超;侯鹏;况涪洪设计研发完成，并于2025-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于知识图谱与多维关联性指标的装备故障诊断推荐方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于知识图谱与多维关联性指标的装备故障诊断推荐方法，包括：基于装备故障知识图谱本体模型将故障文本转化为三元组结构化数据，构建装备故障知识图谱；构建故障模式的多维度关联指标，将历史故障诊断数据中的显式反馈转化为隐式反馈；基于多维度关联指标从历史故障诊断数据中获取与异常现象强关联性的故障模式作为种子故障模式；以种子故障模式为起点，在故障知识图谱中迭代传播获取涟漪集，依据涟漪集计算异常现象与候选故障模式之间的关联概率，依据关联概率累计各阶响应，输出预测确诊概率。本发明依据多维关联性指标揭示异常现象与故障模式之间的诊断关系强弱，在此基础上采用灵活推理机制，从而提高了诊断准确性和适应性。

本发明授权基于知识图谱与多维关联性指标的装备故障诊断推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于知识图谱与多维关联性指标的装备故障诊断推荐方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：基于装备单元的异常现象，以及人为因素、机器因素和环境因素的故障逻辑，定义装备故障领域的语义类型和语义关系，构建得到装备故障知识图谱本体模型； S2：从装备故障案例中获取故障文本，基于装备故障知识图谱本体模型中的语义类型和语义关系利用知识抽取算法将所述故障文本转化为三元组结构化数据，构建得到装备故障知识图谱；所述装备故障案例包括历史故障诊断数据； S3：构建异常现象对应故障模式的多维度关联指标，故障频次用于记录所述异常现象诊断为对应的故障模式的次数；故障等级用于根据故障模式的影响程度评定故障的严重性；影响范围用于衡量故障模式对系统中各个部件的波及影响；利用所述多维度关联指标优化异常现象与故障模式之间的关联性表示，将历史故障诊断数据中的显式反馈转化为隐式反馈；将所述多维度关联指标标准化至同一量纲下；将标准化后的多维度关联指标代入故障模式关联性评估指数FMAEI计算公式，用于衡量异常现象与故障模式之间的关联强度，计算公式如下： FMAEI＝α1·Sf+α2·Ss+α3·Si； 式中，α1，α2，α3分别为故障频次，故障等级和影响范围三个维度的权重系数，权重系数的总和为1；Sf，Ss，Si分别为标准化处理后的故障频次、故障等级和影响范围数据； S4：接收输入的异常现象，并基于所述关联性表示从历史故障诊断数据中获取关联性满足预设条件的故障模式作为种子故障模式；构建诊断推荐模型，以所述种子故障模式为起点，在故障知识图谱中进行迭代传播获取涟漪集，依据所述涟漪集获取传播过程中的故障模式，将所述种子故障模式和所述传播过程中的故障模式共同作为候选故障模式；依据所述涟漪集计算所述输入的异常现象与候选故障模式之间的关联概率，依据所述关联概率累计各阶响应，输出预测确诊概率，确定确诊结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京理工大学唐山研究院;北京理工大学;北京理工大学长三角研究院(嘉兴);中国北方发动机研究所，其通讯地址为：063000 河北省唐山市路北区建设南路57号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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