面向飞机维修与维护的知识图谱应用
摘要： 鉴于飞机维护和维修资料按机型划分、运营企业划分的特点，且现阶段飞机维修资料的介质以纸质手册为主，针对知识图谱在飞机维修维护知识系统应用问题提出了一种全新的设计方案。利用知识图谱和SQLite数据库构建飞机维护和维修的知识库，包括日常维护、故障维修、新建维修、异常报告、维修记录知识和搜索历史知识。
关键词： 知识图谱；飞机维修与维护；设计
0 引言
随着我国航空事业的不断发展，飞机维修与维护领域也越来越受到重视。鉴于目前飞机维护维修资料主要以纸质手册为介质，且随着技术的发展，新机型的不断出现，必然会有大量新资料的涌入，这些问题的出现均会造成飞机维修与维护资料查阅不便、检修人力成本过高等问题。
母亲说得没错，婚姻是我自己选择的，伟翔并没要求我什么，所以，他也并不欠我的。而我呢，对他做了些什么呢？
一是防汛能力有新提升。加强防汛基础设施建设，大定海、龙华机场、新宛平等排水系统以及中心城区积水改善工程、区域排涝泵闸、“一江一河”防汛墙薄弱段整治、海塘岁修和保滩等工程建设进展顺利,成功抵御了多次暴雨袭击。特别是在10月7—8日受台风“菲特”影响，出现上海防汛史上首次“四碰头”的严峻局面后，全市上下共同努力，成功抵御了台风、暴雨、天文大潮、上游洪水的侵袭，把灾害损失降到了最低，确保了城市正常运行和人民群众生命财产安全。
以知识图谱为代表的处理关联数据技术是解决该难题的方法之一[1]。知识图谱是结构化的语义知识库，它由实体和实体的关系组成，通过图的形式表现出来。它能将飞机维修与维护资料中数据进行精确处理，将Web上的信息、数据以及链接关系聚集为知识，使信息资源更方便的管理和更新。建立飞机维修与维护的知识图谱，通过对数据的关联性描述、信息的合理推理和挖掘，揭示信息的内在联系，可以将繁琐的飞机维修手册查询工作变得更加简单。本文提出了面向民用航空飞机维护和维修知识图谱建立的方法和关键技术途径，提供更有效的可升级为嵌入性的日常维护和故障维修搜索能力，将有助于飞机的日常维护和故障维修保障。
1 知识图谱
知识图谱（Knowledge Graph，kg）源自于语义网络[2]，由相互连接的节点和边组成，其中节点表示概念或对象，边表示节点与节点之间的关系。它由一些相互连接的实体以及它们的属性构成的，知识图谱中的每一条知识可以表示为一个SPO三元数组（Subject-Predicate-Object）。在知识图谱中以 RDF（Resource Description Framework），即资源描述框架的形式化表示这种三元关系。从广义上来讲知识图谱由主体、关系、客体三部分组成，是一个连接起来的图，节点是实体，边是关系，是一个主体指向客体的有向图[3]。
2 基本架构的构建
3.2.2 可视化分析
2.1 模式层
模式层的构建包括本体构建、属性构建和关系构建。为了更好地进行属性抽取、关系抽取，需要建立5类飞机维修及维护知识本体：日常维护、故障维护、维修记录、异常报告、搜索历史。并在此基础上建立各类更为细致的分类。在知识本体构建完成后，需要将实体与自身属性对应起来，这些属性是识别本体的重要特征参数，比如飞机故障的系统、故障系统的位置、故障现象的描述等。
模式层构建的最后一步是对实体之间关系的构建，这些对飞机维护关键信息的识别起到关键作用。如故障代码与维修步骤之间的关系、故障现象与故障部位之间的关系、历史维修记录与故障发生部位之间的关系等。
2.2 知识存储层
故障维修功能：用户输入故障代码，以及必要的事件描述，可获取最大相关度的维修步骤。
2.3 知识计算层
知识计算层包括本体推理、规则推理[6]、路径计算、社区计算、相似因子图计算、链接预测、不一致检测组成。针对本系统，在进行故障维修查询操作时，将输入故障代码、事件描述，然后系统调用智能推理框架，运用概率计算函数获取推荐概率，推荐概率的计算方式是（h+r）向量到t向量的距离的归一化的倒数，即：
4.2 社区上门输液安全管理模式可以提高上门输液的质量 通过从家庭输液环境的准备、患者的评估、家庭药品的储存、输液前后的观察、出现输液反应的应急处置，到输液后废弃物品的处置等问题进行全方面计划，制定一套科学、可行的社区上门输液安全管理模式并应用到家庭输液患者服务中。规范的输液前安全告知加强了护患沟通提高了患者满意度减少了投诉;规范的核对和药物检查工作杜绝了护理差错;护士在输液前对患者的准确评估和规范的环境及患者准备工作提高了一针穿刺成功率;妥善的肢体固定和合理的滴注速度减少了静脉炎和输液外渗发生，从而提高了上门输液质量。
最后对推荐概率进行排序。
2.4 知识应用层
除此之外，还包含以下功能：新建维修记录、查看异常报告、维修记录查询、搜索历史查询。
3 知识图谱建立
3.1 飞机维护维修知识系统设计
结果分析：由饼状图可知，五月份、六月份、十二月份飞机故障次数较多，主要原因可能是：五人们出行旅游数量较多，飞机航班数有所增加，基数大。十二月份因为天气比较寒冷，飞机内部部件或者飞机飞行所需液体成分容易出现问题，导致故障次数增加。
3.2 飞机维护维修知识系统功能设计
①按月份统计故障次数如图1所示。
3.2.1 基础查询功能
日常维护功能：用户输入工作单号，点击查询，可获取相应的维护步骤；用户在根据维护步骤检查相应飞机系统部件之后，如果发现异常，可以提交异常报告，并保存在数据库中，给后续工作提供一定先例和经验。
知识存储层的构建由数据库来完成，为了方便查询和操作可选择SQLite数据库[5]，SQLite是非常轻量级的数据库，所占的容量特别小，可以完全嵌入在系统当中，它提供了一个轻量级的基于磁盘的数据库，不需要单独的服务器进程，并允许使用SQL查询语言的非标准变体访问数据库。应用程序可以使用SQLite进行内部数据存储。针对数据库设计方面，首先可以根据日常维护表、故障维修表两个基本数据表，另外考虑新数据的不断加入的需求，在数据库设计方面添加了动态添加维修记录表、异常报告表、搜索历史表三个扩展表。
知识应用层通常包括以下几个方面：专家系统、推荐系统、语义搜索、可视化分析。通过对运用Trans算法对输入信息的计算，将数据库中的数据进行推荐概率排列，实现其语义搜索功能，其次针对历史维修记录实现对故障原因的提供可视化分析为未来飞机维修与维护工作提供参考。
飞机维修与维护知识图谱由由四层组成：模式层、知识存储层、知识计算层与知识应用层组成。常用的知识图谱构建方法大致分为两类：自上而下、自下而上[4]。由于新知识的不断增多，考虑到采用自上而下的构建方法难以实现对不断增加知识的处理，故其构建采用自下而上的方法，自动地从知识图谱中抽取概念、概念层次和概念之间的关系。
可视化分析是知识图谱的一个重要应用，本文为了阐述可视化分析在实际飞机维修与维护中重要作用，本文采用由某航空公司提供的相关数据集进行分析，分析步骤按以下过程进行。
本文针对本系统框架提出了以下两个功能板块：基础查询功能和可视化分析功能。
目前室内空气质量监测很少。然而，人类寿命周期的大约90%都是在室内度过的。因此，建筑物内部的空气质量对健康有很大的影响。
图1 飞机维修次数分析图
以知识图谱为媒介的飞机维护维修知识系统，旨在通过简单地输入工作单号或故障代码，以及必要的事件描述，可以给出各相关度最高的几种方案，供飞机维护维修人员参考。当系统升级为嵌入式时，还可以通过接入飞机的主机系统，当主机系统给出工作单号或故障代码时，可自动运行本系统。
加紧编制完成水利信息化中长期发展规划，推进规划建设项目与现有信息系统、系统发展进度与水利发展相结合，统筹兼顾需求与缓急、共享与安全、存储与更新、省与市、市与县、近期与远期各方关系，分阶段、分模块建设，实现水利信息化的“统一规划、统一标准、统一基础设施、统一信息门户”的“四统一”要求。
收回的在校生调查问卷中，有20余位同学对于课程建设给出建议，主要是：多动手实践，多参与企业的顶岗实习，企业与学校之间实现资源共享来提高自己各方面的能力。
②按站点统计故障次数如图2所示。
图2 站点统计故障分析图
结果分析：上海浦东机场、西安机场、上海虹桥机场、青岛机场的飞机出现故障的数量比较高，主要原因应该是在这些机场的飞机航班数比较多，基数大，出现故障的可能性相等的情况下，数量就会多。次要原因可能与飞机投入使用时间有关，这些地方较发达，机场建立的早，可能大部分飞机已经使用很久，出现故障可能性会变高。另外一个次要原因可能是在这几个机场飞行航班数过多，工作人员数量有限，无法及时对每一架飞机进行维护检查，所以导致了故障的发生。
由以上分析可知，在基于知识图谱的飞机维护维修知识系统建立之后，不仅实现了飞机维修与维护资料的快速查询，而且使繁多的维修信息实现了数据可视化，对合理利用大数据、揭示信息的内在联系，起到指导作用，也为相关技术人员推理和挖掘引起飞机故障的根本原因提供了途径。
2.片形吸虫病。急性感染可见到急性肝炎和大出血后的贫血现象。肝脏肿大，包膜有纤维素沉积，外观有长2～5 cm的暗红色索状物(虫道)，质软，切面挤压时有凝固血液或粘稠污黄色液体流出，其中杂有很小的童虫。腹腔中有血红色积液，有腹膜炎病变；慢性感染病牛主要呈现慢性增生性肝炎，肝脏早期肿大，边缘钝圆，以后萎缩变硬，小叶间结缔组织增生，胆管扩张增厚、变粗，像绳索样凸出肝脏表面，胆管内壁粗糙。胆管有时堵塞，胆汁停滞而引起黄疸。
4 总结
本文详细描述了基于知识图谱的飞机维护维修知识系统的设计与实现，通过对飞机维护维修知识系统的需求分析，给出了系统的框架设计，探讨了主要功能的设计、描述与实现，并对项目中所用到的主要工具和关键技术做了介绍。本文还详细介绍了数据库的需求分析以及概念结构设计，通过对TransE算法的重现并运用CRF算法对其进行修改，以适用到本系统中实现故障维修的推荐步骤查询，最后通过具体案例展示了系统在飞机维护与维修的具体应用。
参考文献：
[1]郭琳.面向Web数据的知识图谱学习与推理关键技术研究[D].西安：西安邮电大学，2018.
[2]Berners-Lee T,Hendler J,Lassila O.The Semantic Web Scientific American[J].Lecture Notes in Computer Science,2001,284(12)：34-43.
[3]赵宇.知识图谱自动演进算法研究[D].北京：北京邮电大学，2017.
[4]左毅，张桂林，吴蔚，王菁，李晓冬，王惠娟.面向战场海空目标识别的知识图谱应用[J].指挥信息系统与技术，2019，10（03）.
[5]Zhang,L.,Hao,S.&Zhang,Q.Ann.Telecommun.(2019)74：451.https：//doi.org/10.1007/s12243-019-00707-9.
[6]Galarraga L,Teflioudi C,Hose K,et al.Fast rule mining in ntological knowledge bases with AMIE+[J].The VLDB Journal,2015：1-24.
The Design and Realization of Aircraft Maintenance and Repair's Knowledge System Based on Knowledge Graph
李乐乐 LI Le-le；王奕为 WANG Yi-wei；丁超 DING Chao；陈灏 CHEN Hao
（中国民航大学航空工程学院，天津300300）
（College of Aerospace Engineering，Civil Aviation University of China，Tianjin 300300，China）
Abstract: In term of aircraft maintenance and its data's characteristic of varying from types of aircraft and air operators,and today's aircraft maintenance data mostly are transmitted through maintenance manual in the form of paper.This paper provides a new design about the application of knowledge graph in aircrafts maintenance knowledge system.Knowledge graph and SQLite database are used to build a knowledge base of aircraft maintenance and repair including routine maintenance,repair of malfunctions,newly-built repair,report of abnormal events,knowledge of maintenance records,and knowledge of search history.
Key words: knowledge graph；aircraft maintenance and repair；design
基金项目： 大学生创新创业训练计划项目（201910059052）。
作者简介： 李乐乐（1996-），男，河南周口人，本科生，主要研究方向为航空维修。