基于图谱的RAG算法的故障诊断方法：利用知识图谱和大型语言模型对火车转向架进行故障检测

《Knowledge-Based Systems》：Graph RAG-based Fault Diagnosis for Train Bogies Using Knowledge Graphs and Large Language Model

基于知识图谱与语言模型的Graph RAG诊断框架在高铁 bogie 故障诊断中显著提升准确率（F1+2.47%）和可解释性（92.67%归因一致性），通过自动化构建领域知识图谱整合多源数据与专家知识，实现精准子图检索与故障分类。

　　高-speed train bogies（高速列车转向架）作为铁路车辆运行装置中的核心部件，承担着减少轨道不平顺和轮轨磨损对列车运行影响的重要功能，从而提升列车运行的安全性和乘坐舒适度。然而，转向架故障的诊断面临着诸多挑战，这些挑战主要来源于故障本身的隐藏性、耦合性和非线性特征，以及现有基于振动信号分析和深度学习方法在可解释性和泛化能力方面的不足。因此，构建一种能够实现可解释、领域特定推理的故障诊断框架，成为当前研究的重点。

本文提出了一种基于图检索增强生成（Graph Retrieval-Augmented Generation, Graph RAG）的故障诊断框架，该框架通过融合知识图谱（Knowledge Graphs, KGs）与大型语言模型（Large Language Models, LLMs）的技术，提升了故障诊断的透明度和适应性。该框架采用了一个四阶段的流程，分别包括数据预处理、知识图谱构建、图编码与检索、以及诊断推理。其中，数据预处理阶段旨在对多模态的故障记录进行标准化和过滤，以确保后续处理的数据质量。知识图谱构建阶段则通过LLM驱动的方法，从非结构化的维护日志中提取隐含的故障关系，并结合领域知识进行增强，从而构建出更加准确和全面的知识图谱。图编码与检索阶段则将知识图谱转化为结构化的图嵌入，通过查询向量实现对子图的精确检索，从而提高信息检索的准确性和相关性。最后，诊断推理阶段利用检索到的上下文信息，实现对故障的准确分类和可追溯性判断。

在实际应用中，该方法在多个真实世界的转向架故障数据集测试中表现优异，相较于传统的多图神经网络（MGNN）、多路径故障分类框架（MPFCF）以及多路径检索增强生成（MSP-RAG）等基线方法，该方法在加权F1指标上提升了2.47%，在Top-10准确率上提高了3.26%。同时，该方法在归因一致性方面达到了92.67%，表明其在因果推理方面的透明度显著优于其他方法。这些结果不仅证明了该框架在提升诊断准确率方面的有效性，也展示了其在解决铁路维护中长期存在的可解释性和适应性需求方面的潜力。此外，该框架还具有可扩展性，能够为其他安全关键的工业应用提供借鉴。

转向架系统的故障诊断是一个复杂且多维度的问题，涉及机械、电气、材料等多个领域。传统的故障诊断方法主要依赖于振动信号分析，这类方法在处理高维和非线性数据时存在一定的局限性。一方面，由于实际故障样本数量有限，许多研究依赖于SIMPACK等仿真工具生成的实验数据，这使得模型在实际应用中可能存在偏差。另一方面，基于参数存储的大型语言模型通常被视为“黑箱”系统，其决策过程缺乏对领域知识的整合，导致模型推理路径不够透明，难以解释其诊断结果。

近年来，随着深度学习技术的快速发展，卷积神经网络（CNNs）、循环神经网络（RNNs）以及混合架构如卷积循环神经网络（CRNNs）等被广泛应用于转向架故障分类任务中。这些模型通过端到端的特征提取方式，实现了较高的分类准确率。然而，它们也存在两个主要问题：一是对数据的依赖性较强，需要大量的、精确的、平衡的传感器采集数据进行训练；二是模型的可解释性不足，使得其在实际应用中难以满足用户对透明决策的需求。此外，传统的故障诊断方法往往忽视了非结构化文本资料中蕴含的隐性知识，特别是维护日志和故障记录中的信息。这些文本资料虽然包含丰富的领域知识，但提取和利用这些知识需要专业知识的输入，并且耗时耗力。

为了解决上述问题，本文提出了一种基于知识图谱和大型语言模型的新型故障诊断框架。该框架通过将知识图谱的三元组和实体属性整合到大型语言模型中，为模型提供一个外部知识库，从而实现可解释的推理过程。此外，该框架还增强了模型在转向架故障诊断方面的领域专业知识。具体来说，该框架的主要贡献包括三个方面：

首先，构建了一个全面的转向架故障诊断框架，该框架由四个模块组成：数据处理、知识图谱构建、RAG流程和故障诊断。通过将多模态数据与领域知识进行系统性整合，该框架能够有效处理转向架故障的复杂性和耦合性，提高诊断的准确性和可解释性。

其次，提出了一种基于LLM的知识图谱自动构建方法。传统的知识图谱构建方法主要依赖于专家定义的规则，这种方法虽然能够构建出结构化的知识图谱，但在处理转向架组件之间的复杂依赖关系和模糊的故障机制时存在一定的困难。本文提出的LLM驱动方法通过语义解析，能够从非结构化的维护日志中提取隐含的故障关系，并结合领域知识进行增强，从而显著减少手动构建知识图谱所需的工作量。

第三，构建了一个基于图检索增强生成的智能问答系统。与传统的问答系统不同，该系统将知识图谱编码为图结构的数据，并通过查询向量实现对相关子图的精确检索。这种方法能够提高信息检索的准确性和相关性，使得在故障诊断过程中能够更有效地利用知识图谱中的信息。

在实际应用中，该框架的构建不仅提升了转向架故障诊断的准确性和可解释性，还增强了其在复杂、耦合和非线性故障模式下的适应性。此外，该框架还具有良好的可扩展性，能够为其他安全关键的工业应用提供借鉴。通过将知识图谱和大型语言模型技术相结合，该框架能够实现对故障的准确分类和可追溯性判断，为铁路维护提供更加智能化的解决方案。

本文的研究成果表明，基于图检索增强生成的故障诊断框架在提升诊断准确率的同时，能够有效解决传统方法在可解释性和适应性方面的不足。该框架的构建不仅有助于铁路维护工作的智能化，还为其他工业领域的故障诊断提供了新的思路和技术支持。通过将多模态数据与领域知识进行系统性整合，该框架能够实现对复杂故障模式的准确识别，提高诊断的透明度和可靠性。此外，该框架还能够适应不断变化的故障模式，具有良好的动态更新能力，为未来的研究和应用提供了广阔的空间。

在实际应用中，该框架的构建需要对多模态数据进行有效的处理和整合。数据预处理阶段旨在对多模态的故障记录进行标准化和过滤，以确保后续处理的数据质量。这一阶段不仅需要对数据进行清洗和格式化，还需要对数据进行分类和标注，以提高模型训练的效率。通过将数据预处理与知识图谱构建相结合，该框架能够实现对多模态数据的系统性整合，为后续的故障诊断提供更加准确的输入。

知识图谱构建阶段则是整个框架的核心，该阶段通过LLM驱动的方法，从非结构化的维护日志中提取隐含的故障关系，并结合领域知识进行增强。传统的知识图谱构建方法主要依赖于专家定义的规则，这种方法虽然能够构建出结构化的知识图谱，但在处理转向架组件之间的复杂依赖关系和模糊的故障机制时存在一定的困难。本文提出的LLM驱动方法通过语义解析，能够从非结构化的文本中提取出更加丰富的隐含信息，并结合领域知识进行优化，从而构建出更加准确和全面的知识图谱。此外，该方法还能够通过提示工程（prompt engineering）解决知识冲突问题，显著减少手动构建知识图谱所需的工作量。

图编码与检索阶段则是将知识图谱转化为结构化的图嵌入，并通过查询向量实现对相关子图的精确检索。这一阶段不仅需要对知识图谱进行编码，还需要对编码后的图嵌入进行检索，以提高信息检索的准确性和相关性。通过将知识图谱编码为图结构的数据，该框架能够实现对故障信息的高效检索，为后续的诊断推理提供更加精准的上下文信息。

诊断推理阶段则是利用检索到的上下文信息，实现对故障的准确分类和可追溯性判断。这一阶段不仅需要对故障信息进行分类，还需要对分类结果进行解释，以提高诊断的透明度和可解释性。通过将检索到的上下文信息与模型的推理过程相结合，该框架能够实现对故障的准确分类和可追溯性判断，为铁路维护提供更加智能化的解决方案。

本文的研究成果表明，基于图检索增强生成的故障诊断框架在提升诊断准确率的同时，能够有效解决传统方法在可解释性和适应性方面的不足。该框架的构建不仅有助于铁路维护工作的智能化，还为其他工业领域的故障诊断提供了新的思路和技术支持。通过将多模态数据与领域知识进行系统性整合，该框架能够实现对复杂故障模式的准确识别，提高诊断的透明度和可靠性。此外，该框架还能够适应不断变化的故障模式，具有良好的动态更新能力，为未来的研究和应用提供了广阔的空间。

在实际应用中，该框架的构建需要对多模态数据进行有效的处理和整合。数据预处理阶段旨在对多模态的故障记录进行标准化和过滤，以确保后续处理的数据质量。这一阶段不仅需要对数据进行清洗和格式化，还需要对数据进行分类和标注，以提高模型训练的效率。通过将数据预处理与知识图谱构建相结合，该框架能够实现对多模态数据的系统性整合，为后续的故障诊断提供更加准确的输入。

知识图谱构建阶段则是整个框架的核心，该阶段通过LLM驱动的方法，从非结构化的维护日志中提取隐含的故障关系，并结合领域知识进行增强。传统的知识图谱构建方法主要依赖于专家定义的规则，这种方法虽然能够构建出结构化的知识图谱，但在处理转向架组件之间的复杂依赖关系和模糊的故障机制时存在一定的困难。本文提出的LLM驱动方法通过语义解析，能够从非结构化的文本中提取出更加丰富的隐含信息，并结合领域知识进行优化，从而构建出更加准确和全面的知识图谱。此外，该方法还能够通过提示工程（prompt engineering）解决知识冲突问题，显著减少手动构建知识图谱所需的工作量。

图编码与检索阶段则是将知识图谱转化为结构化的图嵌入，并通过查询向量实现对相关子图的精确检索。这一阶段不仅需要对知识图谱进行编码，还需要对编码后的图嵌入进行检索，以提高信息检索的准确性和相关性。通过将知识图谱编码为图结构的数据，该框架能够实现对故障信息的高效检索，为后续的诊断推理提供更加精准的上下文信息。

诊断推理阶段则是利用检索到的上下文信息，实现对故障的准确分类和可追溯性判断。这一阶段不仅需要对故障信息进行分类，还需要对分类结果进行解释，以提高诊断的透明度和可解释性。通过将检索到的上下文信息与模型的推理过程相结合，该框架能够实现对故障的准确分类和可追溯性判断，为铁路维护提供更加智能化的解决方案。

综上所述，本文提出的基于图检索增强生成的故障诊断框架，通过融合知识图谱和大型语言模型的技术，有效解决了传统方法在可解释性和适应性方面的不足。该框架不仅提升了转向架故障诊断的准确性和透明度，还增强了其在复杂、耦合和非线性故障模式下的适应性。此外，该框架还具有良好的可扩展性，能够为其他安全关键的工业应用提供借鉴。通过将多模态数据与领域知识进行系统性整合，该框架能够实现对复杂故障模式的准确识别，提高诊断的透明度和可靠性。同时，该框架还能够适应不断变化的故障模式，具有良好的动态更新能力，为未来的研究和应用提供了广阔的空间。