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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利一种基于多信号流图的FMECA自动化构建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：CN119761472B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202411826523.1，技术领域涉及：G06N5/022；该发明授权一种基于多信号流图的FMECA自动化构建方法是由于劲松;贡欣宇;周金浛;郑茗畅;高美;柯旭;郑尧尹设计研发完成，并于2024-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多信号流图的FMECA自动化构建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多信号流图的FMECA自动化构建方法。所述的FMECA自动化构建方法通过构建基于多信号流图的本体知识结构，实现从复杂信号流图到FMECA分析表格的自动化生成过程。所述FMECA自动化构建方法包含三大步骤：基于传播关系的基本故障模式筛选、基于本体约束的多信号流图结构化知识抽取，以及基于结构化知识的FMECA自动生成。所述的FMECA自动化构建方法通过故障传播逻辑对多信号流图的信号交互关系进行解析，筛选有效故障模式，并结合结构化的本体知识生成标准化FMECA条目，从而实现复杂系统中FMECA文件的高效自动化构建。该方法能够动态更新FMECA文件并支持全生命周期的协同完善，显著提高构建效率与准确性。

本发明授权一种基于多信号流图的FMECA自动化构建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多信号流图的FMECA自动化构建方法，其特征在于：所述的FMECA自动化构建方法通过多信号流图的本体知识抽取与自动化故障模式筛选，实现FMECA条目的高效自动生成和动态演化；所述的FMECA自动化构建方法包含基于本体约束的多信号流图结构化知识抽取步骤、基于传播关系的基本故障模式筛选步骤、基于结构化知识的FMECA自动生成步骤；基于本体约束的多信号流图结构化知识抽取步骤为： 1.1.多信号流图知识的初步抽取 所述的多信号流图知识的初步抽取步骤通过故障传播的本体结构对于多信号流图进行初步的实体提取；所述的故障传播的本体结构分为实体与实体关联，分别对应多信号流图中的节点与边；所述的实体包含故障模式、信号两种类型，分别与多信号流图概念中的“故障”与“测点”两种概念相对应；抽取过程中，实体则仅保留多信号流图节点的文本与类型信息，作为实体的名称与类型；所述的实体关联包含故障模式之间、故障模式对信号两种故障传播关系，与多信号流图对应实体间的边关系定义一致；抽取过程中，实体关联则仅保留多信号流图节点的源实体文本与目标实体文本信息； 1.2.故障模式-故障模式本体知识结构的生成 所述的故障模式-故障模式本体知识结构的生成步骤通过对信号传播路径进行解析，记录各故障模式间的因果关系；递归检查边列表中的连接路径，通过节点类型判断是否为故障模式，遍历多信号流图中的所有传播路径，从信号的输出端回溯至输入端，逐一标记对应的上游故障模式和下游故障模式；通过图遍历算法，记录每对存在直接传播关系的故障模式，生成形式为上游故障模式：[下游故障模式1，下游故障模式2...]的本体知识结构； 1.3.故障模式-信号本体知识结构的生成 所述的故障模式-信号本体知识结构的生成步骤通过在解析多信号流图时，调用辅助函数中的测点编号提取函数提取当前故障模式相关的测点编号，获取测点表示信号信息的文本字段，形成故障模式与信号的关联；逐一分析每个故障模式影响的信号范围，标记每个信号被哪些故障模式所控制；所述的生成的故障模式-信号本体知识结构为故障模式：[信号1，信号2...]； 1.4.故障模式-部件本体知识结构的生成 所述的故障模式-部件本体知识结构的生成步骤通过提取多信号流图中的模块信息和模块间的传播关系，识别每个故障模式所属的部件；利用节点与部件名称的映射，将每个故障模式与其所属的部件绑定；如果一个故障模式节点未映射到部件，说明它未关联部件；所述的生成的故障模式-部件本体知识结构形式为故障模式：部件名称； 1.5.结构化知识的综合抽取 通过上述步骤1.1-1.4，所述的基于本体约束的多信号流图结构化知识抽取步骤通过递归和筛选规则，将多信号流图转化为三种本体知识结构； 所述的基于传播关系的基本故障模式筛选步骤通过基于传播关系的筛选规则精简故障模式集合，包含筛选条件的初始化、依据故障模式-部件表的筛选、依据故障模式-信号表的筛选、依据故障模式-故障模式表的筛选、综合筛选结果五项步骤； 所述的基于结构化知识的FMECA自动生成步骤基于筛选后的故障模式集合，结合三种本体知识结构生成标准化的FMECA条目，包含本体知识结构的预处理、FMECA条目的自动填写、FMECA文件的合并生成三项步骤。

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