[发明专利]一种航空发动机故障模式提取方法在审
| 申请号： | 202210998959.3 | 申请日： | 2022-08-19 |
| 公开（公告）号： | CN115422935A | 公开（公告）日： | 2022-12-02 |
| 发明（设计）人： | 牛鹏超;陈运文;文辉;纪达麒;冯佳妮;代申;于敬 | 申请（专利权）人： | 达而观信息科技（上海）有限公司 |
| 主分类号： | G06F40/295 | 分类号： | G06F40/295;G06F40/117;G06F40/289;G06N5/02;G06N5/04;G06N3/04 |
| 代理公司： | 上海智力专利商标事务所(普通合伙) 31105 | 代理人： | 周涛 |
| 地址： | 201203 上海市浦东新区*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 航空发动机 故障 模式 提取 方法 | ||
1.一种航空发动机故障模式提取方法，其特征在于，包括如下步骤：
(1)对故障模式进行基于论元的拆分，通过论元的组合形成故障模式的事件模板；
(2)定义事件抽取schema，并根据所述事件抽取schema对故障描述文档进行实体标注和故障模式标注；
(3)搭建事件抽取模型，通过步骤(2)中所标注的数据生成训练语料，将所述训练语料输入所述事件抽取模型中进行训练；
(4)通过训练后的事件抽取模型从故障描述文档中分别抽取出各论元和整体的故障模式；
(5)将抽取出的各论元按照步骤(1)中的事件模板组合成故障模式。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤(5)后面还通过知识推理模型的规则推理得到两个不同故障模式之间的因果关系。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述知识推理模型采用的推理规则为两个不同故障模式之间的上下文连接词。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述上下文连接词为表原因的触发词或表结果的触发词。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，依据步骤(1)中所述的事件抽取schema对步骤(4)中所述的整体故障模式进行校对，舍弃不符合该事件抽取schema的整体故障模式。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤(1)中所述基于论元的拆分为将故障模式拆分成单元、表征信号和故障信号三部分论元。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，步骤(1)中所述事件模板包括以下两种：单元+表征信号+故障信号、单元+故障信号。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤(3)中所述事件抽取模型为NER模型。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，论元抽取和故障模式抽取采用不同的NER模型，其中用于论元抽取的NER模型由实体标注数据进行训练，用于故障模式抽取的NER模型由故障模式标注数据进行训练。
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，通过微平均值F1评价所述用于论元抽取的NER模型及所述用于故障模式抽取的NER模型的抽取效果。
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