基于知识图谱的高铁动车设备检测系统的本体框架构建与维护

韩智+周法国

摘 要： 为了解决高铁机车设备运行数据的独立采集与分析造成大量数据冗余以及数据结构不一致、多源异构数据不能融合等问题。探索高铁动车行业知识图谱的自动化构建过程以及本体和知识图谱之间映射匹配机制，采用本体建模语言OWL，对高速铁路列车设备检测系统的上位机进行本体建模。实践证明高铁动车设备检测系统中本体框架的智能化维护是保证系统能正常运行的关键，利用本体技术和知识图谱解决数据异构和数据冗余的问题以及对车辆检测设备平台进行智能化本体维护。

关键词： 高铁动车； 本体； 多源异构数据； 知识图谱； 设备检测系统； 智能化维护

中图分类号： TN911.23?34 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2018）06?0011?04

Abstract： The operating data independent collection and analysis of high?speed train′s equipment have the problems of massive data redundancy and inconsistent data structure， and can′t fuse the multi?source heterogeneous data. The automatic construction process of the knowledge mapping of the high?speed rail industry and mapping matching mechanism between ontology and knowledge mapping are explored. The OWL is used to model the ontology of the host computer of the high?speed train′s equipment detection system. The practice results prove that the intelligent maintenance for ontology framework of high?speed train′s equipment detection system is the key to guarantee the normal operation of the system. The ontology technology and knowledge mapping can solve the problems of data heterogeneity and data redundancy， and perform the intelligent ontology maintenance for the vehicle′s equipment detection platform.

Keywords： high?speed train； ontology； multi?source heterogeneous data； knowledge mapping； equipment detection system； intelligent maintenance

0 引 言

高铁动车上的车载设备，比如牵引设备、制动设备等，是机车行驶控制的重要部件，对机车行驶安全、实时状况的检测具有关键作用。如何检测设备故障、实时监测列车运行状态以及在多源异构数据中实现智能化本体维护，是适应高铁动车信息化发展的关键[1]。目前，高铁动车上机车设备运行数据由各个单元检测系统独立地采集与分析，造成大量数据冗余和数据结构不一致，所以需要解决机车设备各个系统单元缺乏统一的系统应用平台这一关键制约，以解决机车运行中数据冗余和数据异构问题。随着本体技术和知识图谱的应用为解决数据异构和数据冗余问题提供了可能。

本体技术是指针对事物的本身给出构成相关领域词汇的关系和规则集合。……