知识图谱构建海工船负载试验知识库

一、背景与意义

海工船负载试验是船舶动力系统验证的核心环节，涉及发电机组、电气设备、控制系统等多维度参数测试。随着船舶智能化与复杂化发展，传统试验方法面临数据碎片化、知识复用率低、故障诊断效率不足等问题。知识图谱作为结构化知识表示技术，通过构建“实体-关系-属性”网络，可实现试验数据、操作规范、故障案例的深度融合，为海工船负载试验提供智能化支撑。其核心价值体现在：

知识整合：整合试验规程、设备参数、历史案例等异构数据，形成统一知识体系

推理决策：基于语义关联实现故障根因分析、试验方案优化等智能推理

动态更新：支持试验数据实时接入与知识库迭代，适应新型设备与测试需求

二、技术架构与构建流程

1. 数据层：多源异构数据融合

数据来源：包括船舶设计图纸、传感器实时数据、试验日志、行业标准（如《国际海上人命安全公约》）等

处理技术：采用贝叶斯网络、证据理论等算法清洗数据，通过数据对齐与模式匹配解决格式差异

1. 知识表示层：本体建模与关系抽取

本体设计：定义核心实体（如发电机组、负载箱、测试参数）及关系（如“设备-测试参数”“故障-影响”），构建分层本体模型

关系挖掘：利用NLP技术从试验报告中提取隐含关联，例如“负载突变→电压波动”

1. 推理层：图算法与深度学习结合

规则推理：基于故障树分析（FTA）与贝叶斯网络，实现故障模式自动诊断

图神经网络：通过GCN、GAT算法分析设备关联网络，识别潜在风险节点

1. 应用层：场景化服务接口

智能问答：支持“如何优化6000KVA负载箱并联测试方案”等复杂查询

可视化分析：生成试验过程时序图、故障传播路径图，辅助决策

三、典型应用场景

试验方案优化

知识图谱可关联设备功率范围（如500KVA-6000KVA）、电压特性（AC400V-13KV）等参数，推荐适配的负载箱配置1例如，针对高压燃气机组，系统自动匹配干式负载柜并提示冷却需求。

故障预测与诊断

集成历史故障案例库，当检测到三相电流不平衡度超过阈值时，触发关联规则推理，定位至“电容柜谐波干扰”或“电缆绝缘老化”

知识共享与培训

通过图谱可视化展示试验流程（如启动→加载→稳态→卸载），标注关键控制点（远程电脑控制/手动控制切换），降低新人培训成本

四、挑战与未来展望

当前面临数据标注成本高、领域知识覆盖率不足等挑战。未来可通过以下方向突破：

自动化构建：结合大模型实现试验文本的实体自动识别与关系抽取

跨域协同：融合船舶结构知识（如主船体、舱壁设计）与负载试验数据，提升系统级分析能力

边缘计算：在负载箱集成轻量化知识图谱引擎，实现离线环境下的实时决策

鸣途电力简介

鸣途电力专注于船舶与海工装备的智能化测试技术，核心团队深耕电力电子领域十余年，自主研发的负载试验系统覆盖500KVA至6000KVA功率段，支持阻性/感性/混合负载模式。其知识图谱平台整合2000+试验案例与行业规范，通过多模态数据融合与图算法优化，为全球客户提供从方案设计到故障诊断的全周期服务，助力船舶制造业向数字化、绿色化转型。