知识图谱建模工具：工业智能化转型的新型驱动力

在数字化时代，知识图谱建模工具正成为工业智能化转型的关键。北京欧倍尔研发团队最新推出的智能故障诊断系统——专家系统，正是这一变革的前沿突破。该系统融合了人工智能、机器学习、大数据分析等前沿技术，能够实时监控工艺设备运行状态，自动识别和预测潜在的故障，极大地提高了故障识别的准确性和响应速度。
 

 

专家系统故障诊断流程

专家系统的故障诊断流程包括数据采集、智能诊断、指导决策和历史数据分析四个模块。

1. 数据采集：专家系统支持不同工业现场的运行数据以及仿真数据的实时采集，适应不同的数据协议和接口规范。通过自动化数据分析，能够实时标记发生异常的报警点。

2. 智能诊断：专家系统根据采集到的运行数据，结合知识图谱中的知识，运用推理规则进行推理和判断，能够及时预警出故障发生的位置、报警点信息、当前待解决的报警数、可能的原因、危险剧情链等信息。

3. 指导决策：针对每一个报警点，实时给出故障发生可能的原因、完整剧情链等信息，并结合专家知识库，给出解决措施。同时专家系统对所有可能的原因进行了统计分析、筛选排序，用户可优先定位排在前面的原因进行故障排查。

4. 历史数据分析：专家系统能够存储和管理大量的历史数据，用户可以方便检索出某个时间段内每个报警点的报警次数、分析历史报警趋势，从而能够识别出需要重点关注的报警点、报警量最大的时间段等信息，为企业加强管理、降低事故报警率提供决策依据。

    

 

知识图谱与推理规则的应用

专家系统的核心在于知识图谱与推理规则的应用。通过采集到的运行数据，结合知识图谱中的知识，运用推理规则进行推理和判断，这种智能化的处理方式能够及时预警出故障发生的具体信息。

专家系统的有效应用能够帮助工业企业提高生产效率、降低运维成本，有效推动工业企业的智能化转型，助力企业实现高端化、智能化、绿色化的高质量发展。此外，专家系统可以根据用户的具体需求提供定制化的故障诊断服务，满足不同行业的特定需求。

在这个数字化时代，知识图谱建模工具和专家系统的应用将为工业故障诊断带来革命性的变化，开启智能革命的新篇章。