基于KG-KGCN的某型动力装置风险分析方法

针对动力装置危险因素众多、风险数据繁杂且利用率不高等问题，以故障模式、影响及危害性分析等数据为基础，提出基于知识图谱和图神经网络的系统风险分析方法及算法，利用事件的知识完成链接预测，推理出引发事件的原因及影响等，以实现其精准的统计分析。本文以某型发动机为对象，对其进行风险分析和推理。结果表明：该方法有效解决了传统方法存在的表单繁琐、分析单一等问题，结果更加准确和全面，可使分析效率提升60%以上；并可及时开展风险推理和预测，实现从事后分析向主动预防的转变，为动力装置的智能运维提供了有力支持。