基于深度學習的數控機床故障知識圖譜構建探索

中圖分類號：G424

文獻標識碼：A DOI：10.16400/j.cnki.kjdk.2025.20.023

Exploration on the Construction of Fault Knowledge Graph for CNC Machine Tools Based on Deep Learning

SHENGJunfei

（Yixing Higher Vocational School， Yixing， Jiangsu ）

AbstractRapid diagnosis and repair ofCNC machine tool faultsare crucial for ensuring production effciency and reducing maintenance costs.However，the scatered and heterogeneous nature of machine tool fault knowledge poses challenges to fault diagnosis.This paper explores a method ofconstructing a fault knowledge graph for CNC machine tools by integratingdeep learningtechnology，expounds on the important roleofknowledge graphs in integrating CNC machinetol fault knowledge and asisting intelligent diagnostic decision-making，and proposes a systematic technical route for knowledge graph construction. Taking the faults ofthe feed axis of CNC machine tools as an example， the application process of the proposed method is demonstrated.

KeywordsCNC machine tools; fault diagnosis; knowledge graph; deep learning; intelligent manufacturing

隨著智能制造的快速發展，數控機床作為離散制造業的關鍵裝備，其可靠性和智能化水平備受關注，然而，由于數控機床結構日益復雜，工況多變，故障問題頻發，嚴重影響生產效率和產品質量。及時準確地診斷數控機床故障成因，采取有效的維修措施，對于降低停機時間、減少質量事故具有重要意義。知識圖譜作為一種融合了本體、鏈接數據、自然語言處理等技術的知識庫，能夠形式化地表現特定領域的核心概念及其復雜關聯，近年來在工業領域得到廣泛關注。構建數控機床故障知識圖譜，將故障案例、診斷策略等顯性或隱性的知識進行語義化、結構化表達，形成高度關聯的知識網絡，有望破解數控機床故障知識應用難題。

1構建數控機床故障知識圖譜的重要意義

1.1系統整合數控機床故障知識

數控機床故障種類繁多，涉及機械、電氣、液壓、控制等多個專業領域的知識。這些知識分散在設計圖紙、操作手冊、維修記錄等各類非結構化數據中，缺乏統一規范的表示形式，給知識的獲取和利用帶來困難。通過構建故障知識圖譜，可將關鍵故障概念如故障模式、故障特征、診斷方法等抽象為具有明確語義類型的實體，將分散的故障知識進行系統化整合。知識圖譜還能融合多源異構數據，消除語義歧義，提供統一的知識檢索入口，這將大大降低故障知識獲取的難度，為智能診斷提供全面、準確的知識支撐。

1.2為故障診斷提供智能化決策支持

當前，數控機床故障診斷主要依賴專家經驗，存在效率低、主觀性強等問題，難以應對生產實踐中的復雜工況。而以知識圖譜為支撐，可構建涵蓋故障規律、診斷策略的知識推理引擎，實現對機床故障的智能診斷。一方面，知識圖譜包含了豐富的故障案例，涵蓋故障發生的環境、故障特征、原因分析、處理措施等，可用于案例推理，給定待診斷的故障問題，系統通過語義匹配快速檢索相似案例，生成解決方案。另一方面，知識圖譜中的診斷規則可外化為一系列IF-THEN形式的推理規則，當輸入故障征兆時，系統通過知識推理快速鎖定故障原因，給出檢修建議。由于采用圖形化的知識表示，推理過程清晰透明，便于人機交互，將知識圖譜與專家系統、機器學習相結合，可進一步優化診斷模型，提升故障診斷的準確性和適應性。

2基于深度學習的數控機床故障知識圖譜構建的技術路線2.1數控機床故障數據采集與預處理

高質量的結構化數據是構建知識圖譜的基礎，然而，當前數控機床故障數據大都以非結構化的形式存在，如維修工單、故障報告、狀態監測數據等，需采用數據挖掘、自然語言處理等技術，從異構數據源中獲取結構化的故障知識要素。首先，可開發機床故障信息采集與傳輸系統，通過在機床關鍵部件上布置各類傳感器，實時采集機床的振動、溫度、電流等狀態信號，利用總線技術、邊緣計算等手段對監測數據進行分布式處理，提取故障特征，同時，通過人機交互界面記錄故障發生時的工藝參數、報警信息、處理措施等，由此形成涵蓋機床全生命周期的海量故障數據集。其次，對非結構化的文本型故障數據進行語義分析，采用自然語言處理技術對故障工單、維修方案等進行詞法分析、句法分析、語義角色標注，識別出關鍵故障概念、屬性、關系等知識要素，如從報修工單“加工過程中發現工件表面粗糙度上升，測得主軸振動頻率為 xx ，懷疑主軸軸承磨損所致\"中，可提取出故障特征“表面粗糙度上升\"“主軸振動頻率 ×× ”，故障部位“主軸軸承”，故障原因“軸承磨損”等三元組知識，由此實現故障文本到結構化三元組的自動映射。

2.2數控機床故障知識體系構建

在獲取結構化故障數據的基礎上，需進一步構建故障知識圖譜的概念體系，即定義核心知識類型和關系類型，知識類型是指圖譜中的實體類別，如機床、刀具、故障模式等；關系類型則刻畫不同實體間的語義聯系，如機床“包含”刀具、滾珠絲杠“容易發生\"熱變形等。概念體系的構建一般采用自頂而下與自底而上相結合的方法，既要參考通用的上位本體，又要立足領域數據自動挖掘概念。參考制造業故障診斷領域的通用本體，如CORA、ADONIS等，提取其中與數控機床故障相關的核心概念，作為知識圖譜的頂層骨架，通過對本體中的類進行選擇、裁剪、擴充，定義出描述數控機床故障問題的核心類，如機床、功能部件、故障模式、故障特征、故障原因、診斷方法、維修措施等，進一步細化各核心類的層次關系，構建一個覆蓋面廣、粒度適中的故障知識分類體系。

采用自底向上的數據驅動方法，從結構化的故障數據中自動挖掘本領域特有的概念類型，基于聚類分析、頻繁項挖掘等無監督學習方法，對故障三元組數據進行挖掘，識別出不同粒度的共性概念，并用本體匹配的方法將其映射到已有分類體系中，不斷豐富知識類型，如通過聚類分析發現，不同機床的“主軸過熱”故障在征兆、處置方法上較為相似，據此抽象出“主軸過熱\"這一故障模式概念。在概念類型的基礎上，定義領域特定的關系類型，關系類型刻畫了不同概念之間的語義關聯，是圖譜中的“邊”，需充分考慮故障診斷的特點，選擇合適的謂詞描述故障實體間的因果、并發、轉移等關系，如定義“部件一故障”類關系，用于連接機床部件與其可能發生的故障模式；“故障一征兆”關系連接故障與其表現出的外部特征；“故障一原因”關系揭示引發故障的深層次原因；“故障一方法\"關系描述診斷某故障的可用方法，在此基礎上，還需定義各關系的域、值域約束，以確保知識組織的一致性，如“故障一原因”的定義域必須是“故障模式”，值域必須是“原因”。此外，還需定義關系的基數約束，如“部件一故障\"的基數為多對多，即一個部件可能發生多種故障，一種故障也可能發生在多個部件上。

2.3深度學習模型設計

構建高質量的故障知識圖譜，需從海量數據中準確抽取故障實體及關系。傳統的知識抽取主要依賴人工特征工程，泛化能力差，而深度學習模型能夠實現端到端的學習特征表示，克服了特征工程的局限性，將深度學習引入數控機床故障知識抽取，可顯著提升抽取的智能化水平。采用命名實體識別模型實現故障實體的自動抽取，將故障文本轉化為字符序列，通過字向量嵌入將其映射到低維空間，再采用BiLSTM-CRF等序列標注模型對字符的實體類別進行自動標注，模型輸出形如\"B一故障部件\"\"I一故障特征”的標簽序列，據此可識別出文本中的實體邊界及類別，在此基礎上，可進一步采用預訓練語言模型如BERT，融入機床產品參數、故障維修記錄等領域文本，對模型進行預訓練，提升其理解復雜故障語義的能力，通過遷移學習，用少量標注數據微調模型，可顯著改善故障實體識別的精度和召回率。

對于提取出的故障實體，需進一步識別它們之間的關系，可構建關系分類模型，對實體對進行關系預測，該任務需充分利用實體對及其上下文語義，一種思路是將實體對及其上下文進行jointly編碼，作為一個語義向量送入分類器判別其關系類別，典型的編碼模型包括CNN、LSTM等。此外，還可利用依存句法分析獲取實體間的句法依存路徑，將其作為附加特征輸入模型指導關系分類。更進一步，可采用圖神經網絡直接對實體及其鄰居關系進行聯合編碼，挖掘深層次的語義依賴，從而提升復雜關系的抽取效果。技術實現上，可采用基于消息傳遞或圖卷積的關系抽取模型，如GCN、GAT等，通過建模實體局部鄰域結構，可學習到關系蘊含的結構化表示，對關系分類大有裨益。

2.4知識圖譜表示與存儲

從故障數據中抽取出實體及關系后，需選擇合適的知識表示形式，形成高效的語義搜索與推理引擎，目前，RDF與屬性圖是兩種主流的知識表示范式。RDF將知識組織為（subject，predicate，object）三元組，適合描述實體間的直接關聯；屬性圖以節點和邊的網絡結構對知識進行建模，實體通過屬性鏈接，形成復雜的語義關聯網絡。考慮到機床故障知識的復雜性，本文采用屬性圖作為頂層表示范式。在屬性圖中，故障實體被抽象為節點，其語義類型如“機床”“故障模式”等通過標簽來刻畫，實體的屬性值以鍵值對（key，value）形式存于節點內部，如“故障頻率：3次/年”，實體間的關系則由有向邊來連接，邊的類型體現了關系語義，如“絲杠一故障一熱變形”表達了機床進給軸容易發生的一種故障。圖數據庫如Neo4j可直接存儲屬性圖，支持豐富的圖查詢與分析，不過，當圖規模較大時，在單機圖數據庫中檢索和推理的效率將大大下降[3]。

因此，我們進一步提出一種分布式的知識存儲優化方案，其核心思想是構建故障知識圖譜的多層次索引，實現從關鍵詞到節點、從節點到子圖的快速檢索。對圖中所有節點的屬性值建立倒排索引，支持基于關鍵詞的節點檢索，給定查詢關鍵詞，系統先過濾出包含該詞的候選節點集，在此基礎上，利用圖數據庫自帶的關系索引，采用廣度優先搜索算法提取候選節點的K跳子圖，生成相關子圖譜。不同的故障知識查詢在語義相關度和查全率上存在差異化需求，因此，在知識子圖生成時還需支持top-K和閾值兩種查詢語義，前者選取與查詢關鍵詞最相關的K個節點組成子圖，適合相關度導向的場景；后者選取相關度高于一定閾值的所有節點，適合查全率導向的場景。這種分層索引機制充分利用了圖數據庫的查詢優勢，可在毫秒級響應復雜的語義檢索與推理請求，為上層智能診斷應用提供高效的知識服務。

3應用實例：數控機床進給軸故障知識圖譜構建

本節以數控機床進給軸故障診斷為例，展示融合深度學習的知識圖譜構建流程。進給軸是數控機床的關鍵功能部件，其故障多發，對加工質量影響大，因此，亟須構建進給軸故障知識圖譜，為智能診斷決策提供支撐。首先，我們采集了30臺數控機床三年內的維修工單、故障報告、狀態監測等異構數據，利用正則匹配、詞性標注等方法對非結構化文本進行解析，識別出故障部件、故障特征、原因分析、診斷措施等關鍵語義元素。在此基礎上，設計了一個進給軸故障知識本體，定義了“故障部位\"“故障模式\"“故障特征”“原因”“診斷”“處理”6大核心概念，以及“部件一故障”“故障一原因\"“故障一診斷\"等10余種關系類型，本體中還融入了ISO230、ISO10791等機床測試驗收國際標準中的核心術語和關系。其次，我們標注了500條故障文本作為種子集訓練深度學習模型，選用BiLSTM-CRF作為基礎網絡，通過與BERT的聯合訓練，大幅提升了故障實體和關系的抽取F1值。知識圖譜形象地揭示了進給軸的多種典型故障模式，以及由部件、故障、原因、診斷等構成的語義關聯鏈。最后，我們將知識圖譜用于指導智能診斷系統的開發。實驗表明，基于圖譜的推理策略可將故障定位的準確率提升2個百分點。由此可見，融合深度學習構建的進給軸故障知識圖譜，能為智能診斷決策提供必要的知識支撐，在實際應用中取得了良好的效果。

4結語

未來，隨著數控機床運行工況的日益復雜化，故障診斷和預測將面臨更大的不確定性，需要進一步強化知識圖譜模型，從機理建模、數據驅動、人機結合等方面提升知識質量。在機理建模方面，可針對主軸、刀庫等關鍵部件構建高保真的多物理場仿真模型，通過數值模擬，生成故障演化的物理機理知識并映射到圖譜中，這將極大深化數控機床行業對復雜故障的認知。

★基金項目：宜興市教育科學規劃專項2023年度立項課題“五年制高職機械類專業課程深度學習的情境設計與支架開發研究\"（YX-JSGR/2023/116）。

參考文獻

[1]王海濤，趙凱，張鵬，等.基于深度學習的裝備維修輔助知識圖譜構建方法[J].兵器裝備工程學報，2024，45（S2）：94-101.

[2]尚明遠，羅鋒，魏艷霞，等.基于深度學習和知識圖譜的變電站設備故障智能診斷[J].電氣自動化，2024，46（6）：100-102，105.

[3]王乾龍，王麗穎.基于知識圖譜的數控機床故障問答系統研究[J]內蒙古科技大學學報，2023，42（4）：372-376，393

[4]武霽陽，李強，陳潛，等.知識圖譜框架下基于深度學習的HVDC系統故障辨識[J].電力系統保護與控制，2023，51（20）：160-169.