基于知識(shí)圖譜的信號(hào)設(shè)備故障診斷方法

王晴雯,張振海

(蘭州交通大學(xué)自動(dòng)化與電氣工程學(xué)院,蘭州 730070)

引言

隨著交通運(yùn)輸行業(yè)的快速發(fā)展，運(yùn)輸安全受到全社會(huì)越來越多的關(guān)注。鐵路作為旅客出行以及貨物運(yùn)輸最主要的方式，信號(hào)設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)將直接關(guān)系到鐵路運(yùn)輸?shù)陌踩?。在信?hào)設(shè)備的日常維護(hù)與故障診斷中，已經(jīng)積累了大量的設(shè)備故障分析報(bào)告，然而這些故障分析的信息過于零散，不能很好地為現(xiàn)場(chǎng)人員所用，類似的故障再次發(fā)生時(shí)不能快速查詢到與之相符合的故障分析[1]。另一方面，信號(hào)設(shè)備的故障情況往往復(fù)雜多樣，作業(yè)時(shí)更多依靠現(xiàn)場(chǎng)人員的經(jīng)驗(yàn)與知識(shí)儲(chǔ)備。如果可以通過一條故障分析檢索具有相同類型故障情況的歷史故障分析記錄，就可以參考該歷史記錄的分析概況以及處理方法對(duì)該條故障進(jìn)行相應(yīng)處理，這在實(shí)際的現(xiàn)場(chǎng)作業(yè)中，既充分應(yīng)用了前人所總結(jié)的故障處理經(jīng)驗(yàn)，又對(duì)經(jīng)驗(yàn)與知識(shí)儲(chǔ)備不足的現(xiàn)場(chǎng)作業(yè)人員具有重要的指導(dǎo)意義。然而，信號(hào)設(shè)備故障分析的復(fù)雜性對(duì)故障記錄的準(zhǔn)確檢索造成了很大阻擾，雖然有相關(guān)的信號(hào)設(shè)備故障案例指導(dǎo)作業(yè)冊(cè)以及公眾號(hào)等對(duì)已發(fā)生的以及可能發(fā)生故障的設(shè)備進(jìn)行了分析和總結(jié)，但由于設(shè)備故障的多樣性與不確定性，這些總結(jié)都難以對(duì)其進(jìn)行全面歸納。且有時(shí)由于現(xiàn)場(chǎng)人員的經(jīng)驗(yàn)局限或記錄不當(dāng)，使得相關(guān)故障處理的記錄并不規(guī)范，對(duì)后續(xù)故障分析的查詢?cè)斐闪死щy，加重了故障分析記錄的復(fù)雜性。

知識(shí)圖譜具有組織和存儲(chǔ)大量知識(shí)的能力，分為通用知識(shí)圖譜和垂直領(lǐng)域知識(shí)圖譜兩類[2]。通用知識(shí)圖譜不限定知識(shí)領(lǐng)域，其知識(shí)覆蓋面很廣，常用于面向互聯(lián)網(wǎng)的搜索、推薦、問答等業(yè)務(wù)場(chǎng)景，如百度知識(shí)圖譜、YAGO鏈接數(shù)據(jù)庫(kù)等。垂直領(lǐng)域知識(shí)圖譜是面向特定領(lǐng)域的知識(shí)圖譜，如金融、電商、醫(yī)療等領(lǐng)域[3]。目前，國(guó)內(nèi)許多垂直領(lǐng)域都開展了相應(yīng)的知識(shí)圖譜構(gòu)建研究。羅熙熙[4]構(gòu)建了金融領(lǐng)域的知識(shí)圖譜，幫助金融從業(yè)者進(jìn)行知識(shí)分析等操作；楊澤等[5]提出了一種中國(guó)古典文學(xué)的知識(shí)圖譜構(gòu)建方法，實(shí)現(xiàn)了非結(jié)構(gòu)化知識(shí)文本隱藏信息的可視化展現(xiàn)；程香麗[6]構(gòu)建了基于文物知識(shí)圖譜的問答系統(tǒng)，以便于高效查詢文物相關(guān)知識(shí)；劉源[7]構(gòu)建了醫(yī)療知識(shí)的知識(shí)圖譜，融合多個(gè)數(shù)據(jù)源中的醫(yī)療知識(shí)，提高了知識(shí)圖譜的質(zhì)量，解決了醫(yī)生和患者交流效率低等問題。相比較而言，領(lǐng)域知識(shí)圖譜的知識(shí)來源更多、規(guī)?；瘮U(kuò)展要求更迅速，且對(duì)知識(shí)的質(zhì)量要求更高，知識(shí)結(jié)構(gòu)更加復(fù)雜。

提出一種知識(shí)圖譜的圖結(jié)構(gòu)對(duì)信號(hào)設(shè)備故障概況及故障分析等之間的關(guān)系進(jìn)行表示，根據(jù)Neo4j圖數(shù)據(jù)庫(kù)特征提出一種信號(hào)設(shè)備知識(shí)圖譜的構(gòu)建方法，提升了故障分析查詢和儲(chǔ)存效率，改進(jìn)了由于信號(hào)設(shè)備故障的復(fù)雜性及故障分析記錄的分散性對(duì)知識(shí)查詢?cè)斐傻木窒?，并在所?gòu)建的圖譜基礎(chǔ)上提出了故障分析查詢方法。

1 知識(shí)圖譜構(gòu)建

1.1 知識(shí)圖譜概述

知識(shí)圖譜從本質(zhì)上來講是語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)，是一種基于圖的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)[8]。知識(shí)圖譜就是把不同類別的信息整合為不同屬性的實(shí)體及各實(shí)體間的關(guān)系，并得到一個(gè)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，旨在從非結(jié)構(gòu)化知識(shí)中識(shí)別、篩選和推斷事物之間的復(fù)雜關(guān)系，從而高效完成存儲(chǔ)、查詢等關(guān)系運(yùn)算和分析，在搜索引擎、社交網(wǎng)絡(luò)、醫(yī)療教育等領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用，同時(shí)在語(yǔ)義搜索、輔助智能問答、推薦計(jì)算、大數(shù)據(jù)分析、自然語(yǔ)言理解、可解釋性人工智能等多個(gè)方面展現(xiàn)出豐富的應(yīng)用價(jià)值。

知識(shí)圖譜由節(jié)點(diǎn)和邊組成。節(jié)點(diǎn)可以為實(shí)體，如一臺(tái)設(shè)備、一個(gè)人等，也可以是抽象的概念，如知識(shí)圖譜、人工智能等。邊組一般是實(shí)體間的關(guān)系，如師生、家人等，也可以是實(shí)體的屬性，如設(shè)備名稱、設(shè)備類型等。知識(shí)圖譜一般以三元組的形式表示，即(實(shí)體1，關(guān)系，實(shí)體2)或(實(shí)體，關(guān)系，屬性)，實(shí)體與屬性為節(jié)點(diǎn)，關(guān)系為連接兩節(jié)點(diǎn)的有向邊，三元組通過實(shí)體或?qū)傩约捌渲g的關(guān)系進(jìn)行連結(jié)，構(gòu)成了具有網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)的知識(shí)圖譜[9]。

針對(duì)信號(hào)領(lǐng)域而言，知識(shí)圖譜技術(shù)的主要優(yōu)勢(shì)體現(xiàn)在兩個(gè)方面，首先能夠?qū)⑿盘?hào)設(shè)備、故障處理分析等非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合與管理，從而提升數(shù)據(jù)搜索效率及設(shè)備運(yùn)維能力；其次，將信號(hào)設(shè)備故障案例及其相關(guān)規(guī)程文件等數(shù)據(jù)融入知識(shí)圖譜，可提供智能輔助維修方案推薦功能。

1.2 信號(hào)設(shè)備故障知識(shí)圖譜構(gòu)建

構(gòu)建知識(shí)庫(kù)時(shí)常用的方法有自動(dòng)化構(gòu)建、半自動(dòng)化構(gòu)建及手動(dòng)構(gòu)建。由于信號(hào)領(lǐng)域知識(shí)圖譜對(duì)知識(shí)庫(kù)的要求較高，簡(jiǎn)單的自動(dòng)化構(gòu)建方式會(huì)導(dǎo)致后續(xù)知識(shí)圖譜的應(yīng)用不理想，為保證知識(shí)庫(kù)的構(gòu)建質(zhì)量，在手動(dòng)構(gòu)建知識(shí)庫(kù)的基礎(chǔ)上，結(jié)合斯坦福大學(xué)提出的領(lǐng)域本體構(gòu)建七步法[10]，提出信號(hào)設(shè)備故障知識(shí)圖譜構(gòu)建方法，具體流程如圖1所示。

圖1 信號(hào)設(shè)備知識(shí)圖譜構(gòu)建流程

由于信號(hào)設(shè)備故障知識(shí)圖譜數(shù)據(jù)主要是基于關(guān)鍵語(yǔ)料信息的提取和現(xiàn)場(chǎng)作業(yè)人員及專家的經(jīng)驗(yàn)總結(jié)，多為半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，知識(shí)語(yǔ)料較復(fù)雜，為滿足知識(shí)圖譜準(zhǔn)確度高及可視化展現(xiàn)的效果，知識(shí)圖譜采用“自頂向下”和“自底向上”結(jié)合的方式進(jìn)行構(gòu)建[11]。

1.2.1 概念集定義

明確信號(hào)設(shè)備知識(shí)圖譜的設(shè)計(jì)需求后，通過對(duì)信號(hào)設(shè)備領(lǐng)域相關(guān)知識(shí)進(jìn)行研究和分析，總結(jié)信號(hào)設(shè)備的重要術(shù)語(yǔ)及概念，并對(duì)信號(hào)設(shè)備的故障案例等非結(jié)構(gòu)化及半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行歸納整理。在明確概念劃分合理性的前提下，對(duì)信號(hào)領(lǐng)域知識(shí)體系及知識(shí)點(diǎn)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系進(jìn)行準(zhǔn)確描述，過濾相關(guān)性低、重復(fù)率高的知識(shí)，修正有歧義、易混淆的術(shù)語(yǔ)，形成精準(zhǔn)完善的信號(hào)設(shè)備故障核心概念集。信號(hào)設(shè)備故障核心概念集主要?dú)w納為5類：道岔轉(zhuǎn)轍設(shè)備類、信號(hào)機(jī)類、軌道電路類、電碼化設(shè)備類及其他設(shè)備類[12-13]。研究的信號(hào)設(shè)備故障核心概念集框架如圖2所示，主要研究范圍為信號(hào)設(shè)備常見的故障類型。

圖2 信號(hào)設(shè)備故障核心概念集框架

1.2.2 實(shí)體及其屬性抽取

實(shí)體及其屬性抽取旨在從信號(hào)設(shè)備故障分析語(yǔ)料中抽取出表示實(shí)體或?qū)傩缘脑~，并對(duì)其進(jìn)行詞性標(biāo)注，屬性和屬性值的抽取能夠使知識(shí)圖譜中的實(shí)體概念集維度構(gòu)建完整。信號(hào)設(shè)備故障知識(shí)圖譜以圖模型進(jìn)行表示，其實(shí)體抽取產(chǎn)生的便是節(jié)點(diǎn)，屬性抽取即是構(gòu)造節(jié)點(diǎn)與關(guān)系的屬性，在進(jìn)行實(shí)體或?qū)傩远x時(shí)，應(yīng)考慮在冗余程度最低的條件下滿足應(yīng)用及可視化展現(xiàn)。信號(hào)設(shè)備故障知識(shí)圖譜實(shí)體的屬性可歸納為名稱、類型、概況、分析、方法，抽取實(shí)例如表1所示。

表1 實(shí)體及其屬性抽取實(shí)例

1.2.3 關(guān)系抽取

關(guān)系抽取旨在從信號(hào)設(shè)備故障分析語(yǔ)料中抽取出實(shí)體之間的語(yǔ)義關(guān)系，闡述了各實(shí)體間的關(guān)聯(lián)，是提供查詢功能以及可視化展現(xiàn)必不可少的一個(gè)步驟[14]。信號(hào)設(shè)備故障知識(shí)圖譜可結(jié)合實(shí)體及其屬性的詞性對(duì)關(guān)系進(jìn)行定義，關(guān)系抽取實(shí)例如表2所示。

表2 關(guān)系抽取實(shí)例

1.2.4 知識(shí)存儲(chǔ)

采用基于Neo4j的標(biāo)簽屬性圖數(shù)據(jù)模型對(duì)信號(hào)設(shè)備知識(shí)圖譜進(jìn)行存儲(chǔ)和管理。Neo4j是一種高性能的NoSQL圖數(shù)據(jù)庫(kù)，能夠?qū)⒔Y(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在拓?fù)鋱D上，實(shí)現(xiàn)對(duì)大量數(shù)據(jù)的集中管理，其屬性圖模型由節(jié)點(diǎn)(Node)和關(guān)系(Relationship)組成，節(jié)點(diǎn)存儲(chǔ)實(shí)體(Entity)信息，各節(jié)點(diǎn)以其間的關(guān)系進(jìn)行鏈接，節(jié)點(diǎn)與關(guān)系的屬性(Property)和標(biāo)簽(Label)以鍵值對(duì)(key-value)的形式進(jìn)行存儲(chǔ)[15]。

Entity=(Node:Label{Property name:｀Property value｀})；

這里Node是一個(gè)節(jié)點(diǎn)名，Label是節(jié)點(diǎn)Node的標(biāo)簽名稱，Property name為屬性名稱，Property value為屬性值，每個(gè)節(jié)點(diǎn)可有一個(gè)或多個(gè)標(biāo)簽，有零個(gè)或多個(gè)屬性，屬性的一個(gè)名稱對(duì)應(yīng)一個(gè)值，如(信號(hào)機(jī):設(shè)備{名稱:｀信號(hào)機(jī)｀})。

Relationship=(Node1)-[Relationship label name:Relationship name]→(Node2)；

這里Node1、Node2為兩個(gè)有關(guān)系的實(shí)體節(jié)點(diǎn)名，Relationship label name為一個(gè)關(guān)系的標(biāo)簽名稱，Relationship name為關(guān)系的名稱(關(guān)系屬性)，實(shí)體間的關(guān)系具有方向性，上式中的Relationship方向?yàn)镹ode1到Node2，如(啟動(dòng)電路故障)-[r:故障分析]→(室外原因)，表示室外原因是啟動(dòng)電路故障的故障分析。

1.2.5 知識(shí)圖譜數(shù)據(jù)展示

根據(jù)所收集的信號(hào)設(shè)備故障分析語(yǔ)料，經(jīng)過實(shí)體、關(guān)系等知識(shí)抽取及知識(shí)存儲(chǔ)，實(shí)現(xiàn)了信號(hào)設(shè)備故障知識(shí)圖譜的構(gòu)建[16]。目前，圖數(shù)據(jù)庫(kù)中總共構(gòu)建了477個(gè)實(shí)體節(jié)點(diǎn)，其中包含230個(gè)道岔轉(zhuǎn)轍設(shè)備故障類節(jié)點(diǎn)、131個(gè)軌道電路設(shè)備故障類節(jié)點(diǎn)、48個(gè)電碼化設(shè)備故障類節(jié)點(diǎn)、34個(gè)色燈信號(hào)機(jī)故障類節(jié)點(diǎn)、34個(gè)其他設(shè)備故障類節(jié)點(diǎn)，同時(shí)構(gòu)建了483個(gè)關(guān)系屬性。

信號(hào)設(shè)備故障知識(shí)圖譜在Neo4j圖數(shù)據(jù)庫(kù)中以圖節(jié)點(diǎn)和關(guān)系邊來進(jìn)行知識(shí)存儲(chǔ)，如圖3～圖7所示為各類設(shè)備故障相關(guān)節(jié)點(diǎn)及關(guān)系創(chuàng)建結(jié)果。圖中的節(jié)點(diǎn)包含各類設(shè)備故障的故障概況、故障分析及故障處理方法節(jié)點(diǎn)，各類節(jié)點(diǎn)均附帶各自的屬性信息，不同屬性在可視化展現(xiàn)時(shí)以不同顏色加以區(qū)分，其中，故障概況類節(jié)點(diǎn)為紅色，故障分析類節(jié)點(diǎn)為棕色，故障處理方法類節(jié)點(diǎn)為粉色，黃色為信號(hào)設(shè)備類節(jié)點(diǎn)。各實(shí)體間的關(guān)系用有向邊表示，每條有向邊包含開始節(jié)點(diǎn)、關(guān)系屬性和結(jié)束節(jié)點(diǎn)。

圖3 道岔轉(zhuǎn)轍設(shè)備類故障部分節(jié)點(diǎn)及關(guān)系

圖4 色燈信號(hào)機(jī)類故障部分節(jié)點(diǎn)及關(guān)系

圖5 軌道電路類故障部分節(jié)點(diǎn)及關(guān)系

圖6 電碼化設(shè)備類故障部分節(jié)點(diǎn)及關(guān)系

圖7 其他設(shè)備類故障部分節(jié)點(diǎn)及關(guān)系

通過準(zhǔn)確的知識(shí)抽取與合理的節(jié)點(diǎn)關(guān)系屬性定義，完成了信號(hào)設(shè)備故障知識(shí)圖譜的構(gòu)建[17-18]，Neo4j圖數(shù)據(jù)庫(kù)的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)清晰地展現(xiàn)了信號(hào)設(shè)備故障知識(shí)圖譜所有實(shí)體及其關(guān)系，各類實(shí)體按屬性類型分別存儲(chǔ)，便于對(duì)各類實(shí)體進(jìn)行維護(hù)。同時(shí)，該存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)便于對(duì)知識(shí)圖譜內(nèi)容進(jìn)行擴(kuò)展，若有新的故障分析語(yǔ)料，只需在圖數(shù)據(jù)庫(kù)中建立相應(yīng)的實(shí)體及關(guān)系屬性即可，整個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)的存儲(chǔ)架構(gòu)不會(huì)改變，便于進(jìn)行知識(shí)更新。

2 Cypher查詢語(yǔ)句生成

2.1 聲明式語(yǔ)言

文中采用的查詢語(yǔ)言Cypher是一種圖數(shù)據(jù)庫(kù)查詢語(yǔ)言，是由Neo Technology公司為Neo4j而創(chuàng)建，具有查詢效率高、表現(xiàn)力豐富等優(yōu)勢(shì)[19]。Cypher的關(guān)鍵特征在于它是一種聲明式語(yǔ)言，區(qū)別于在命令式語(yǔ)言中需要用戶告訴數(shù)據(jù)庫(kù)如何對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和檢索，聲明式查詢語(yǔ)言可以聲明用戶想要查看的模式，并讓數(shù)據(jù)庫(kù)處理如何對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行檢索，提高用戶查詢語(yǔ)句的可讀性，使查詢語(yǔ)句更易于理解、易于維護(hù)。此外，聲明式語(yǔ)言能夠依據(jù)數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化特性來優(yōu)化查詢，從而更有效地返回查詢結(jié)果，無(wú)需用戶考慮查詢操作的內(nèi)部細(xì)節(jié)，提高了查詢速度。Cypher語(yǔ)言是Neo4j圖數(shù)據(jù)庫(kù)非常重要的一部分，在大規(guī)模數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)領(lǐng)域有著至關(guān)重要的作用。

2.2 數(shù)據(jù)處理的實(shí)現(xiàn)

Cypher語(yǔ)言使用戶能更簡(jiǎn)單地操作圖數(shù)據(jù)庫(kù)，無(wú)需編寫復(fù)雜的查詢語(yǔ)句，通過模式匹配Neo4j圖數(shù)據(jù)庫(kù)中的節(jié)點(diǎn)和關(guān)系即可實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的修改、更新、查詢等操作，使得信號(hào)設(shè)備故障知識(shí)圖譜能夠進(jìn)行數(shù)據(jù)修正、擴(kuò)展、查詢[20]。信號(hào)設(shè)備故障知識(shí)圖譜主要有兩方面的應(yīng)用：一是知識(shí)管理，即對(duì)復(fù)雜的半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合管理；二是知識(shí)查詢。下面詳細(xì)介紹采用Cypher語(yǔ)言對(duì)信號(hào)設(shè)備故障知識(shí)圖譜進(jìn)行數(shù)據(jù)更新及查詢的實(shí)現(xiàn)方法。

(1)查詢信號(hào)設(shè)備故障類實(shí)體節(jié)點(diǎn)

Cypher查詢語(yǔ)言很依賴于模式，通過MATCH匹配圖數(shù)據(jù)庫(kù)中的實(shí)體節(jié)點(diǎn)是從圖中獲取數(shù)據(jù)最常見的方法；用RETURN定義返回的結(jié)果。如用MATCH和RETURN查詢屬性名稱為道岔轉(zhuǎn)轍設(shè)備的實(shí)體，其Cypher查詢語(yǔ)句為

MATCH (n:｀道岔轉(zhuǎn)轍設(shè)備｀) RETURN n LIMIT 25

該語(yǔ)句能夠查到所有節(jié)點(diǎn)標(biāo)簽定義為“道岔轉(zhuǎn)轍設(shè)備”的實(shí)體，查詢結(jié)果如圖8所示。

圖8 道岔轉(zhuǎn)轍設(shè)備實(shí)體查詢結(jié)果

(2)查詢信號(hào)設(shè)備故障類實(shí)體關(guān)系

李打油說：那么就是種嘍，難道土質(zhì)有問題？可為何前幾窯蠻好？我父親又昏昏欲睡了，急得李打油連忙再夸豬牯的神勇，三六一十八，最慘烈的一天是六場(chǎng)戰(zhàn)斗??！其實(shí)，老人家是在幫他想對(duì)策。當(dāng)李打油一再追問豬牯為何這般神勇時(shí)，我父親終于清晰地吐出另一個(gè)字：蛋。都知道要喂蛋呀。父親急得要坐起來，我們使勁托起他，見他手指門口，才明白他要蛋。拿來兩個(gè)蛋，問他夠嗎？搖頭。四個(gè)，又搖頭。我家里正好只有十個(gè)蛋。在父親的示意下，雞蛋被分成兩份，籃子里留下六個(gè)，取出四個(gè)放在床上。李打油好像明白意思啦，驚得咧開了嘴。

用MATCH匹配指定的模式，查詢約束節(jié)點(diǎn)及與其有直接關(guān)系的相關(guān)節(jié)點(diǎn)。如查詢道岔轉(zhuǎn)轍設(shè)備故障的主要設(shè)備型號(hào)，其Cypher查詢語(yǔ)句如下，查詢結(jié)果如圖9所示。

MATCH p=(道岔轉(zhuǎn)轍設(shè)備電路故障)-[r:｀設(shè)備型號(hào)｀]→() RETURN p LIMIT 25

圖9 啟動(dòng)電路故障節(jié)點(diǎn)關(guān)系查詢結(jié)果

(3)更新信號(hào)設(shè)備故障類實(shí)體節(jié)點(diǎn)

Cypher語(yǔ)句除用于查詢外，還可用于圖數(shù)據(jù)的更新。當(dāng)需要進(jìn)行知識(shí)更新時(shí)，先通過MATCH匹配圖模式，然后用SET設(shè)定屬性值，通過節(jié)點(diǎn)的ID屬性對(duì)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行查、改、刪操作。如下例所示，發(fā)現(xiàn)節(jié)點(diǎn)“ZPW2000A型無(wú)絕緣軌道電路故障”的節(jié)點(diǎn)標(biāo)簽定義不準(zhǔn)確，則根據(jù)以下語(yǔ)句進(jìn)行更新。

MATCH (ZPW2000A型無(wú)絕緣軌道電路故障:故障類型)

REMOVE ZPW2000A型無(wú)絕緣軌道電路故障:故障類型

SET ZPW2000A型無(wú)絕緣軌道電路故障:軌道電路故障類型

更新完成后用根據(jù)節(jié)點(diǎn)ID查詢節(jié)點(diǎn)，檢驗(yàn)更新是否生效，該節(jié)點(diǎn)ID為338，查詢語(yǔ)句如下。

WHERE id(r)=338

RETURN r

查詢到更新結(jié)果如圖10所示?？梢钥吹剑虑肮?jié)點(diǎn)標(biāo)簽Labels為“故障類型”，更新后為“軌道電路故障類型”，節(jié)點(diǎn)顏色也相應(yīng)地發(fā)生了變化。

圖10 節(jié)點(diǎn)屬性更新結(jié)果

(4)更新信號(hào)設(shè)備故障類實(shí)體關(guān)系

與更新實(shí)體節(jié)點(diǎn)同理，更新關(guān)系時(shí)先通過MATCH匹配圖模式讀取關(guān)系，同時(shí)用WHERE給模式添加約束節(jié)點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)查詢約束節(jié)點(diǎn)的ID及需要更新與其關(guān)系的相關(guān)節(jié)點(diǎn)ID，然后用CREATE更新關(guān)系屬性[21-22]。注意在創(chuàng)建了新的關(guān)系后，要?jiǎng)h除掉原關(guān)系。如下例所示，將關(guān)系“故障類型”更新關(guān)系屬性為“軌道電路故障類型”的Cypher語(yǔ)句。

MATCH (n:設(shè)備)-[r:故障類型]-(m:軌道電路故障類型)

WHERE id(n)=264 and id(m)=265

CREATE (n)-[r2:軌道電路故障類型]→(m)

DELETE r

更新結(jié)果如圖11所示。

圖11 實(shí)體關(guān)系更新結(jié)果

3 信號(hào)設(shè)備故障知識(shí)圖譜應(yīng)用

信號(hào)設(shè)備故障知識(shí)圖譜可以根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)表現(xiàn)出來的故障情況，進(jìn)行可視化語(yǔ)義搜索，支持現(xiàn)場(chǎng)經(jīng)驗(yàn)不足的人員在信號(hào)設(shè)備故障時(shí)做出輔助決策，有利于運(yùn)維人員高效查詢和系統(tǒng)學(xué)習(xí)信號(hào)設(shè)備故障維護(hù)案例等知識(shí)。

(1)可視化語(yǔ)義搜索。信號(hào)設(shè)備運(yùn)維人員可借助信號(hào)設(shè)備故障知識(shí)圖譜進(jìn)行故障記錄語(yǔ)義檢索，通過知識(shí)圖譜的可視化展現(xiàn)直觀地得到信號(hào)設(shè)備故障記錄，包括發(fā)生故障的設(shè)備、故障分析、故障處理方法等，有助于運(yùn)維人員快速學(xué)習(xí)和掌握知識(shí)。

(2)輔助決策。運(yùn)維人員可通過信號(hào)設(shè)備故障知識(shí)圖譜檢索得到關(guān)聯(lián)度較高的故障處理記錄及相關(guān)故障分析方案推薦，從而有效地輔助運(yùn)維人員在處理故障時(shí)采取最佳決策，提高維修效率。

例如，若現(xiàn)場(chǎng)發(fā)生道岔表示電路故障，運(yùn)維人員可在知識(shí)圖譜檢索該故障的相關(guān)實(shí)體節(jié)點(diǎn)及關(guān)系，檢索結(jié)果如圖12所示。該可視化語(yǔ)義檢索結(jié)果為運(yùn)維人員推薦了該故障的常見故障分析及故障處理方法，為運(yùn)維人員提供了故障處理的思路。

圖12 輔助決策推薦示例

4 結(jié)語(yǔ)

(1)針對(duì)信號(hào)設(shè)備故障數(shù)據(jù)分布零散、難以管理的問題，提出了信號(hào)設(shè)備故障知識(shí)圖譜的構(gòu)建方法，從知識(shí)抽取、知識(shí)存儲(chǔ)、知識(shí)查詢等方面詳細(xì)介紹了信號(hào)設(shè)備知識(shí)圖譜創(chuàng)建的過程，以三元組的形式將實(shí)體及關(guān)系屬性存儲(chǔ)到Neo4j圖數(shù)據(jù)庫(kù)中，完成了信號(hào)設(shè)備故障知識(shí)圖譜的構(gòu)建，實(shí)現(xiàn)了信號(hào)設(shè)備故障數(shù)據(jù)的高效管理。

(2)提出基于Cypher語(yǔ)言的信號(hào)設(shè)備故障知識(shí)圖譜的故障維修方案推薦查詢方法，可根據(jù)某個(gè)設(shè)備的狀態(tài)查詢到與之相關(guān)的故障分析，從中獲取維修方案推薦決策，改善了因信號(hào)設(shè)備故障的復(fù)雜性為處理故障帶來的困難。

(3)信號(hào)設(shè)備故障知識(shí)圖譜對(duì)知識(shí)的完備性要求較高，若知識(shí)的完備性差，則難以進(jìn)行準(zhǔn)確有效的輔助決策推理。因此，需及時(shí)對(duì)知識(shí)庫(kù)的數(shù)據(jù)進(jìn)行補(bǔ)充與更新，并嚴(yán)格審查已寫入的每條知識(shí)是否嚴(yán)謹(jǐn)，以確保所構(gòu)建的知識(shí)圖譜能有效應(yīng)用到信號(hào)設(shè)備故障維修方案的推薦場(chǎng)景中。