典型文献
航空发动机故障实体识别方法及应用
文献摘要：
故障实体识别是自主获取航空发动机故障知识的基础,对实现航空发动机故障智能诊断起到至关重要的作用.为准确快速搭建航空发动机大规模故障知识库,在定义了"单元""故障状态""表征信号""检查方法"和"解决措施"5种航空发动机故障实体类型的基础上,初步构建了一种以Bert-BiLSTM-CRF模型为基础的航空发动机故障实体识别方法.基于某型航空发动机大规模数据集分析抽取了故障实体,搭建了滑油压力异常故障知识图谱,验证了该方法识别航空发动机多源异构故障数据的有效性.
文献关键词：
航空发动机;智能故障诊断;实体识别;知识图谱
中图分类号：
作者姓名：
张亮;吴闯;唐希浪;冯少林
作者机构：
空军工程大学装备管理与无人机工程学院,西安,710051;95478部队,重庆,401329
文献出处：
引用格式：
[1]张亮;吴闯;唐希浪;冯少林-.航空发动机故障实体识别方法及应用)[J].空军工程大学学报,2022(02):1-6
A类：
B类：
航空发动机,实体识别方法,方法及应用,故障智能诊断,准确快速,快速搭建,故障知识库,故障状态,检查方法,实体类,Bert,BiLSTM,CRF,大规模数据集,滑油压力,压力异常,方法识别,多源异构,故障数据,智能故障诊断
AB值：
0.294354
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