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基于模型的機床故障案例命名實(shí)體抽取方法比較研究
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西安交通大學(xué) 機械工程學(xué)院

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    機床出現的故障大多都有先例,但故障案例分散,不同工廠(chǎng)又不數據共享且沒(méi)有標準的數據庫管理,以至于對于已有的相似故障,工廠(chǎng)仍需要按照未知故障進(jìn)行停機維修。因此,急需一套標準服務(wù)平臺能夠集合大量故障案例,同時(shí)實(shí)現更新維護,增添新故障,以供各工廠(chǎng)做故障參考,盡可能降低維修成本以及時(shí)間開(kāi)銷(xiāo)。本文通過(guò)將計算機領(lǐng)域較為流行的知識圖譜運用到機床故障診斷領(lǐng)域,全面運用機床故障診斷案例知識,構建以故障現象、故障發(fā)生原因以及解決方案為核心的機床故障診斷網(wǎng)絡(luò ),實(shí)現快速確認故障發(fā)生部位,提供合理的故障解決方案,提高制造業(yè)的生產(chǎn)效率。使用爬蟲(chóng)技術(shù)獲取故障案例數據,采用BIO標注法完成樣本標注,分別使用Bilstrm-crf、Vgg16以及Bert模型完成實(shí)體抽取任務(wù),并對上述模型準確率從多個(gè)角度進(jìn)行對比,將知識導入Neo4J圖數據庫并建立針對機床故障的知識圖譜,最終實(shí)現知識圖譜可視化。

    Abstract:

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引用本文

尹昱東,王保建,李珂嘉,王紫平,張小麗.基于模型的機床故障案例命名實(shí)體抽取方法比較研究計算機測量與控制[J].,2024,32(6):27-34.

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  • 收稿日期:2023-04-03
  • 最后修改日期:2023-06-12
  • 錄用日期:2023-06-12
  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2024-06-18
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