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龙图腾网获悉中国神华能源股份有限公司申请的专利基于知识图谱驱动的两阶段分类设备视情检修决策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：CN121352776B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202511905035.4，技术领域涉及：G06Q10/20；该发明授权基于知识图谱驱动的两阶段分类设备视情检修决策方法是由国汉君;杨力;康子健;张建生;周彬;王宝鑫;李真;芦海云;张志强设计研发完成，并于2025-12-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于知识图谱驱动的两阶段分类设备视情检修决策方法在说明书摘要公布了：本发明涉及设备维护与检修决策技术领域，公开了基于知识图谱驱动的两阶段分类设备视情检修决策方法，该方法包括：获取多源文本数据；基于设备重要度评价模型对设备进行第一阶段分类，基于维修策略对零部件进行第二阶段分类；以设备实体、故障模式实体和维修措施实体为知识本体，嵌入状态变量节点，利用长短期记忆网络构建融合状态变量的知识图谱；结合语义上下文感知机制与图结构稳定性约束机制，输出候选故障节点；在知识图谱中检索候选故障节点对应的候选维修措施，结合软约束和硬约束进行候选维修措施校验，利用执行编排生成器将维修措施列表转化为设备检修决策方案，本发明结合知识图谱，实现检修决策方案智能化，为维护人员提供决策支撑。

本发明授权基于知识图谱驱动的两阶段分类设备视情检修决策方法在权利要求书中公布了：1.一种基于知识图谱驱动的两阶段分类设备视情检修决策方法，其特征在于，所述方法包括： 获取多源文本数据，对所述多源文本数据进行预处理； 对设备进行第一阶段分类，得到关键设备和非关键设备，对零部件进行第二阶段分类，得到用于被动维修零部件和预防性维修零部件，将设备分类结果和零部件分类结果进行交叉处理，得到两阶段分类结果； 从预处理后的多源文本数据中提取实体以及实体之间的关系，以设备实体、故障模式实体和维修措施实体为知识本体，以实体以及实体之间的关系为核心，嵌入状态变量节点，在设备实体节点嵌入第一阶段分类结果，利用长短期记忆网络构建融合状态变量的知识图谱，所述实体之间的关系包括属于关系、导致关系和处理关系； 结合语义上下文感知机制与图结构稳定性约束机制，以优先过滤并上浮关键设备节点的候选权重，为预防性维修零部件的备件资源路径标注优先级的机制，输出候选故障节点； 基于有向因果边在构建的知识图谱中检索所述候选故障节点对应的候选维修措施，结合软约束和硬约束进行候选维修措施校验，利用执行编排生成器将约束校验通过的维修措施列表转化为设备检修决策方案； 所述结合语义上下文感知机制与图结构稳定性约束机制，以优先过滤并上浮关键设备节点的候选权重，为预防性维修零部件的备件资源路径标注优先级的机制，输出候选故障节点，包括： 计算目标故障文本向量和知识图谱中故障节点的语义向量之间的相似度，筛选与故障文本上下文语义相关的知识图谱故障节点，得到候选节点集； 根据目标故障文本中关键实体的图嵌入向量，以结构熵权重的加权平均结果，生成聚合图向量； 对所述候选节点集中的候选节点，提取图嵌入向量，结合反事实路径扰动下的可达性分析结果以及候选节点对应的结构扰动率，修正候选节点的结构相似度得分，所述结构扰动率用于评估候选节点所属子图结构的稳定性； 利用自适应融合权重调整候选节点的结构相似度得分，得到综合相似度得分； 基于所述综合相似度得分对候选集中的候选节点进行重排序，得到候选故障节点列表； 应用第一阶段分类结果，优先过滤并上浮关键设备节点的候选权重，维持非关键设备节点的候选权重； 应用第二阶段分类结果，将零部件分类结果标签注入关系聚合中的资源边； 将满足预设条件的节点筛选为候选故障节点。

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