铁路运输设备故障知识图谱构建与应用研究

铁路运输设备故障知识图谱构建与应用研究

郭晓虎

身份证号：411102197206031011  中国铁路武汉局集团有限公司

摘要：近年来，我国的交通行业在社会影响下不断进步。目前，铁路运输设备故障数据的科学分析对提升铁路安全保障水平具有重要意义。文章在研究铁路运输设备安全保障体系的基础上，阐述铁路运输设备故障知识图谱构建过程，提出铁路运输设备故障知识图谱构建和应用架构，以及基于该图谱的故障智能诊断与处理、风险管理和智能问答的知识应用场景，为铁路各专业分析设备故障数据提供参考。

关键词：铁路运输安全；设备故障；知识图谱

引言

铁路运输设施设备大修工程是为恢复和提高原有设备性能和生产能力，按检修周期和设备状态有计划地进行整治或周期性大修，对设施设备进行全面的修理和更换主要配件及加装改造，以满足固定资产确认条件的行为，属于维持简单再生产的性质。铁路企业作为大修管理和实施的主体，负责大修计划的管理以及大修项目实施、验收、核算、检查、统计、考核等工作。铁路大修按照项目管理，以可行性研究报告为立项依据，管理方式主要包括定额(单价)管理和概(预)算管理，目前大多采用的是概(预)算管理，按可行性研究报告、设计文件评审及审批、编制及下达计划、项目实施、项目验收和决算审查的程序办理。

1铁路运输设备监控数据分析

为了实现设备技术状态在线检测和管理，相关领域技术人员需要在科学分析铁路运输设备简况数据特征的基础上，通过充分利用大数据技术，实现对以下技术难点的解决。如：尽可能对影响数据检测准确度的不良因素进行控制，从而提高数据检测结果的真实性；通过充分利用和发挥信息融合技术的应用优势，不断优化和完善监控系统的功能，确保监控系统能够稳定、可靠、安全地运行；通过采用综合评判的方式，对设备技术状态进行规范化、标准化管理，从而最大限度地提高监控数据的真实性、安全性和完整性。

2知识图谱构建与应用架构

2.1知识图谱构建

通过对铁路运输设备故障的本体结构构建，汇集铁路各专业设备故障数据，包括设备故障的结构化和非结构化数据。在进行数据分析前需要对数据进行预处理，包括非结构化数据的正文抽取和结构化数据的ETL（Extract、Transform、Load）处理。知识图谱构建技术主要包括知识获取、知识对齐及知识存储。知识获取技术包括命名实体识别、关系抽取、文本分类等，通过对设备故障主观描述文本数据的上下文语义学习，有效地从非结构化文本数据中抽取出与故障密切的关键数据；知识对齐技术是整合故障结构化数据的有效方法，通过实体对齐、实体去重、实体链接计算等技术将相同的、有关联关系的、有歧义的知识单元进行整合；知识存储是将设备故障知识以“图”的形式存储在数据库中，通常存储在Neo4j、OrientDB等图数据库中。

2.2运输设备可视化分析

通过充分利用和发挥计算机图形学技术、图像处理技术等技术的应用优势，采用可视化展示的方式，实现对铁路运输设备状态的直观化、形象化展示，从而实现设备状态信息解释能力的全面提高，此外，还要在有效结合交互式处理方式的基础上，让用户在人机交互中对铁路运输设备状态的细节进行深入了解。运输设备可视化展示内容主要体现在以下三个方面：（1）空间可视化展示。通过利用GIS技术（又叫“地理信息系统”）对指定的辖区范围内，对各种铁路运输设备进行动态化、智能化管理，以实现快速查询、准确定位和布局展示等功能，从而将铁路运输设备空间布局直观、形象地展示在用户面前，为用户带来良好的使用体验。设备空间布局可视化展示示意图如图1所示。（2）时序可视化分析。通过利用语言短呼设备，实现对平均时延趋势的直观化、具体化显示，语音连接平均时延趋势分析示意图如图2所示，从图中可以明显地看出，平均时延趋势在纵向坐标轴上表现出比较大的波动，但是，在某一个时间内，又会趋于平稳状态，通过对铁路运输设备技术状态相关数据信息的分析和研究，发现导致这一现象发生的根本原因是检测过程不规范、不合理引起的，此时，网管人员要对网络参数进行科学调整和设置。（3）多维可视化应用。采用多维度、多角度的方式可以实现对铁路运输设备技术状态的综合化、可视化分析，为设备的安全检测和维护提供重要的数据参考和决策支持，为保证铁路运输设备稳定、可靠、安全地运行提供有力的保障。

图1　运输设备的空间布局可视化展示

图2　语音连接平均时延趋势分析

2.3监理或审价机构等中介的作用发挥

监理、审价单位作为专业化的社会中介机构，在铁路大修工程实施中发挥着预警及提前纠偏的作用。重点主要是判断监理、审价单位选取是否合理、作用是否发挥。监理有效性方面，主要依据大修项目概预算、验工计价资料、监理单位日志、现场探勘大修项目实施工作量等资料，审计人员综合分析查证，监理单位是否安排人员有效监理、监理人员是否据实登记大修过程；监理单位在施工单位重大临时设施进出场是否监督，重大设备提前出场时监理单位是否及时制止；重大隐蔽工程是否及时、准确记录材料型号、施工工艺；是否存在与建设、实施单位通过虚假验工，编制虚假监理日志，骗取工程资金问题；监督过程中出现问题时是否进行处理处罚等；是否存在监理流于形式，施工单位未按图纸施工，存在工程缺陷和质量问题，监理单位未及时纠正、也未督促整改的情况。

2.4设备故障风险管理

铁路运输设备故障知识图谱通过对设备故障数据的知识化，可从复杂的设备故障中分析出每个设备发生故障的数量、原因，以及与之关联的设备状况，通过知识图谱对设备故障的分析，可有效辅助人员对相关设备进行重点关注，协助铁路日常设备风险管理工作，可应用于铁路安全大数据系统，实现设备的风险研判和风险管理。

2.6强化审计问题整改责任杜绝问题反复发生

铁路大修项目多，问题容易反复发生，普遍性和系统性问题比较突出，审计人员应从铁路企业建立审计问题整改责任制持续跟踪，内部审计机构应加强整改事项的督办检查，根据已经建立的审计问题整改建议库，对每个整改事项指定专人负责督办，并判断铁路企业在整改具体问题同时是否举一反三，系统内全部清理，是否查找内部控制的薄弱点，并完善制度。审计人员还应重点判断铁路企业审计问题整改结果的真实性和完整性，达到推动标本兼治的效果。

结语

本文针对铁路运输设备安全保障体系内产生的设备故障数据，阐述针对铁路运输设备故障数据的知识图谱构建过程，提出设备故障知识图谱构建和应用架构及设备故障知识图谱的应用场景，为铁路领域学者基于知识图谱技术进行设备故障数据分析提供参考。铁路运输安全问题风险库、隐患库等也存储了非结构化文本形式的蕴含重要价值的数据，本文的研究方法也可为该类数据的分析提供参考。

参考文献

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