报告时间：2023年12月14日下午14:30-16:00
报告地点：船电楼A306会议室
报告摘要：
故障诊断技术经过50多年的发展，已取得了大量的理论方法和一些成功的工程应用。目前，故障诊断方法主要分为基于解析模型、基于数据驱动的方法以及基于知识的方法。实际应用中，主要还是通过基于知识的专家系统或维修手册，依赖人工查询，进行故障诊断和维修。鉴于知识图谱能够将专家知识转化为结构化数据，从而实现从故障症状到根源及维修手段的自动推理，研究了工业设备故障知识图谱的构建与推理问题，为故障诊断提供了一种新思路。提出了基于深度学习的故障知识图谱半自动构建方法，将所构建的知识图谱嵌入多任务学习框架，与辅助决策矩阵联合训练，挖掘潜在的故障处理方法，缓解数据稀疏和冷启动问题，最终实现故障诊断。针对形成的知识图谱故障诊断系统，提出了基于模糊综合的系统评价方法，对知识图谱故障诊断系统的各项指标进行评价。
报告人简介：
冒泽慧，南京航空航天大学自动化学院教授，博士研究生导师，中国自动化学会控制理论专业委员会委员；江苏省自动化学会理事。从事故障诊断和容错控制及其在运载、装备系统中的应用研究，主持国家自然科学基金优秀青年基金项目、重点项目、科技部重大项目课题等。获得国家自然科学二等奖(排4)、教育部自然科学一等奖(排4)、江苏省科学技术奖一等奖(排3)、江苏省优秀博士论文等奖励；发表或录用论文80余篇，申请及授权发明专利20余项，入选江苏高校“青蓝工程”优秀青年骨干教师。
船舶电气工程学院
2023年12月13日
