融合时序知识图谱的机电设备预测性维护方法

一种融合时序知识图谱的机电设备预测性维护方法，属于机电设备预测性维护领域，模型专门针对机电设备运维时序知识图谱进行推理，实现预测性维护；首先获取机电设备的并行结构信息学习用于节点分类的信息节点表示，并为每个相关的节点生成特征向量；然后从向量序列中捕获机电设备运行的时间演化信息，最后输出隐藏状态向量参与条件强度函数的构建，并基于强度函数实现时序知识图谱的预测，以完成对机电设备预测性维护任务。本发明有效实现机电设备预测性维护。

《融合时序知识图谱的机电设备预测性维护方法》是一发明专利，专利号为 2024114802069，当前法律状态为已下证，由中国计量大学提出申请，发明人为陆佳炜;陈晗远;王琪冰;肖刚;陈坚伟;李琛;张远辉，申请日期为2024-10-23，公开（公告）日期为2025-04-25，国际专利分类号（IPC）为 G06N 5/022 (2023.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：智能运维、机电设备预测性维护、时序知识图谱运维、设备故障预判、机电时序图谱推理、设备健康预警、时序图谱故障研判、机电设备维保决策、设备故障趋势预测、时序图谱运维建模、机电设备状态评估、时序图谱故障推理、设备预测维保、机电故障风险预判、时序知识图谱运维推理。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：一种融合时序知识图谱的机电设备预测性维护方法，属于机电设备预测性维护领域，模型专门针对机电设备运维时序知识图谱进行推理，实现预测性维护；首先获取机电设备的并行结构信息学习用于节点分类的信息节点表示，并为每个相关的节点生成特征向量；然后从向量序列中捕获机电设备运行的时间演化信息，最后输出隐藏状态向量参与条件强度函数的构建，并基于强度函数实现时序知识图谱的预测，以完成对机电设备预测性维护任务。本发明有效实现机电设备预测性维护。

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