java
实现基于知识图谱的智能问答与语义检索系统的详细项目实例
项目背景介绍
面向制造业关键设备的运维决策正处在由“经验驱动”走向“数据驱动”的拐点。传感器成本下降、工业现场联网程度提升、边缘计算与云端协同的普及，使长期连续采集多维信号成为现实。然而，原始数据往往存在采样频不一致、缺测与噪声共存、设备异构导致的分布漂移等问题；同时，现场对报警漏报与误报极为敏感，既要尽早发现隐患，又要避免无效检修带来的停线损失。由此催生出一套更具可解释性、可落地性的异常检测与剩余寿命预测体系：既要能刻画频谱与时域的退化征兆，也要能在复杂工况下估计健康度与寿命窗口，支撑备件计划与产能安排。基于此场景，本项目构建“工业设备异常检测与剩余寿命预测系统”，围绕多源时序数据采集、特征工程、混合模型、在线推理与可视化闭环，形成从“发现异常—定位根因—评估影响—给出决策”的端到端能力。系统选用自编码器与统计阈值融合的无监督异常检测，搭配以LSTM/GRU为核心的寿命回归，并通过特征稳定化与工况归一来提高跨设备泛化；在工程层面，引入流式处理与低延迟推理，配合指标看板与追溯查询，以满足车间班组、设备工程与运营管理不同角 ...