CN110543951A - 一种铁路桥梁检养修虚拟助理系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种铁路桥梁检养修虚拟助理系统，所述系统从下至上包括数据层、业务层和应用层；所述数据层和铁路工务管理系统的数据接口连接，从中获取检养修计划和任务信息，并建立知识图谱，包括各种资源库、信息库、业务流程库以及各库信息之间的内在关联，为业务层提供数据支持；所述业务层用于为应用层提供基于查询语言的语法，通过桥梁专业中文分词库进行语言处理及语法分析，得到符合桥梁专业的词语，还用于基于分词和语义对用户查询进行解析，搜索关键词、实体、概念和属性，并返回相应的内容；所述应用层用于提供基于检养修的信息查询、问题回答以及基于知识图谱服务的信息自动推送。本发明的系统能够显著改善检养修的服务效率，提高桥梁检养修质量。
Description
技术领域
本发明涉及铁路桥梁检养修技术领域，具体涉及一种铁路桥梁检养修虚拟助理系统。
背景技术
截止2017年底，我国铁路营业里程为12.7万公里，其中高速铁路运营里程超过2.5万公里，中西部地区(含东三省)铁路营业里程达9.7万公里。铁路工务基础设施检养修的现代化管理和技术升级变的日益重要。
目前我国工务管理执行“检养修分开”模式。通过界定车间班组职责,确定生产流程，从工务生产的检查、分析、计划、作业、验收几个关键环节的规范及相互制约入手，确保工务现场养修生产的安全和高效。
作为工务基础设施重要组成部分的桥梁，其检查主要包括周期性检查、临时检查、水文观测、专项检查、检定试验；养护工作为周期性保养，一般以整座桥梁进行，规定不同的保养周期和工作范围；维修按照不同桥梁结构类型确定相应的综合维修周期，按照年度维修计划分月组织实施。检养修三种作业层次确保了运营团队的专业化、精细化，对于铁路桥梁结构服役状态的保持起到了至关重要的作用。当前高速铁路桥梁的检养修现状如下：
1)现有信息化系统众多、相互孤立、操作复杂且用户体验较差：实际工务应用中往往存在多个不同系统，如生产管理系统、安全生产管理系统、检修管理系统、作业定位管理系统等等，这些系统之间横向信息共享程度低，数据一致性差，相关人员的应用无法实现协同，一定程度上反而降低了工作效率；系统操作过程中需要过多的点选操作，用户友好性较差。
2)新型、复杂桥梁结构广泛应用，给检养修提出了新要求：随着高速铁路的大规模发展，以桥代路的建设理念以及复杂多样的空间分布促使了许多新型桥梁结构的应用，如系杆拱桥、刚构连续梁、公铁合建的斜拉桥、悬索桥等，设计过程中采用了新理念、新工艺、新材料，这些结构服役运营后，由于缺乏相应的应用实践，工务人员无法利用原有经验对检养修工作进行管控，致使检养修人员缺乏工作重心把控和及时、准确的技术指导，对检养修工作顺利开展提出了一个新挑战。
3)天窗点检养修对人体机能的挑战。为了不影响线路的正常运营，检养修通常安排在晚上天窗点进行，时间一般为凌晨0点到4点，这段时间人体状态恰逢处于疲惫阶段，处理事件应变能力较差，容易出现工具物料出入查验不规范，遗留现场或者乱扔乱放，都存在安全风险。
4)人员缺乏且素质有待提高。检养修人员不足、知识结构组成单一的现象普遍存在，也给检养修工作的准确性、有效性带来一定的影响。
发明内容
本发明的目的在于克服上述技术缺陷，提出了一种铁路桥梁检养修虚拟助理系统。
为了实现上述目的，本发明提供了一种铁路桥梁检养修虚拟助理系统，所述系统从下至上包括数据层、业务层和应用层；
所述数据层，和铁路工务管理系统的数据接口连接，从中获取检养修计划和任务信息，并建立知识图谱，包括各种资源库、信息库、业务流程库以及各库信息之间的内在关联，为业务层提供数据支持；
所述业务层，用于为应用层提供基于查询语言的语法，通过桥梁专业中文分词库进行语言处理及语法分析，得到符合桥梁专业的词语，还用于基于分词和语义对用户查询进行解析，搜索关键词、实体、概念和属性，并返回相应的内容；
所述应用层，用于提供基于检养修的信息查询、问题回答以及基于知识图谱服务的信息自动推送。
作为上述系统的一种改进，所述资源库包括桥梁结构类型库、构件类别库、工具材料库、病害库、设备库、相关生产厂家库；所述信息库包括设计信息、施工信息以及已有的运维信息库；所述业务流程库包括检查作业指导书、维修养护手册、维修作业指导书以及相应的质量标准、安全风险库。
作为上述系统的一种改进，所述实现各库信息之间的内在关联具体为：以铁路工程信息模型分类和编码标准的面分法进行关联，将铁路桥梁结构知识图谱中各种资源库中的业务逻辑进行本体、属性和值的划分，将铁路桥梁检养修中真实事物用各种实体、概念及之间的关系进行串联，用关系来描述实体与实体之间的关联，利用属性-值来描述内在特性，实现知识图谱中信息的关联检索。
作为上述系统的一种改进，所述知识图谱能够进行扩展和补充，现场人员将新问题反馈线下专业支持模块，获取解决方案并进行合理性验证后，系统会将相关信息和流程补充增加到知识图谱中。
作为上述系统的一种改进，所述业务层还包括：建立知识图谱的搜索索引模块，包括：
索引文件创建单元，用于从知识图谱库中抽取相关数据，并配置相关的语义和字段；形成一系列待索引的文件；
词语创建单元，用于将被索引的文件进行中文语言处理及语法、语义分析形成一系列的词语；和
索引表创建单元：用于根据创建的索引进行存储并形成词典和反向索引表。
作为上述系统的一种改进，所述应用层的知识图谱服务包括：病害库、维修养护手册、维修作业指导书、质量标准库、辅助现场作业的施工、验收及记录。
作为上述系统的一种改进，所述知识图谱服务与第三方服务结合进行推送，所述第三方服务包括：天气、出行安排、日程管理和娱乐休闲。
作为上述系统的一种改进，所述应用层还包括检养修信息查询模块：用于根据桥梁结构的检查情况，对病害进行分析，判定哪些构件需保养，同时结合例行检查，生成下一步保养计划和检查计划，待计划批复后，按照任务、时间推送给负责人，负责人根据任务安排给具体检查人员和保养人员。
作为上述系统的一种改进，所述应用层包括问答模块：用于根据用户所询问的病害的类型，关联相关维修手册，提供维修的相关信息。
作为上述系统的一种改进，所述应用层包括：业务信息模块元，通过对检养修数据的分析，判定某类桥梁某种构件发生的何种病害最多，然后将类似结果推送到负责同类桥梁运营工作人员，进行信息共享。
本发明的优势在于：
1、对话式、开放式交互大幅提升使用简便性
基于智能语音对话方式提供服务：终端设备接收检养修相关的开放式指令，自动给出相应的精准反馈，不用再通过web端或PC端，实现了智能助理效果，提升了使用简便性。
2、显著改善检养修的服务效率
虚拟助理系统架构在各个铁路业务系统之上，通过无缝地抽取调度计划、设备检查、日常管理等业务信息，实现了检养修技术工作与整个工务管理操作的协同和生态关联；常见例行工作和生活资讯，如制度学习、规章提示、天气及待办事项提醒、娱乐休闲等，则实现了一对一的个性化服务，在为桥梁检养修人员提供极大工作便利的同时，也为检养修人员提供了良好的生活服务。
3、主动提供个性化、专业化的技术服务
根据用户特征描述或者专业服务频次，可以追踪数据并自动判定使用人员的工作重心和所负责工作的技术特点，如针对维修，可基于询问的病害特征，获取桥梁结构的受力行为、易损部位、典型病害、发展趋势等，并可自动给出相关的维修养护策略(包括作业程序、质量验收标准、安全风险提醒等)或相关领域专家联系方式，并主动推送相关的维护信息，提高桥梁检养修质量。
附图说明
图1为本发明的检养修虚拟助理系统功能架构；
图2为本发明的索引创建和搜索的流程图；
图3为本发明的搜索的步骤；
图4为本发明的检养修虚拟助理系统知识图谱的示意图；
图5为本发明的知识图谱与线下技术支持的集成示意图；
图6为本发明的对病害维修养护自动推送信息内容的示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明进行详细的说明。
铁路桥梁检养修虚拟助理服务于桥梁运维工作，是一个面向检养修的完整生态系统，具有智能化、信息化的技术特征，其技术方案如下。
一、功能架构设计
如图1所示，本发明提供了一种铁路桥梁检养修虚拟助理系统，系统功能架构主要分为数据层、业务层、应用层，包括铁路工务已有管理系统的数据接口和第三方服务等内容。
(1)数据层：包括桥梁病害数据库、维修养护数据库、桥梁结构数据库、作业指导及相关手册数据库等知识图谱，并与铁路工务已有管理系统进行数据交换，通过接口设计，将铁路工务已有业务管理系统中涉及检养修计划、任务等信息进行抓取，共同为相关人员的精准推送提供了所需信息及关联关系；
(2)业务层：基于查询语言的语法，通过桥梁专业中文分词库进行语言处理及语法分析，得到符合桥梁专业的词语，基于分词和语义对用户输入进行解析，识别关键词、实体、概念和属性，并返回相应的内容。
(3)应用层：基于语音进行查询、问答及信息的推送：根据检养修计划、任务或者用户查询内容，系统会基于知识图谱自动推送相关内容。知识图谱服务主要为专业服务，包含但不限于病害库、维修养护手册、维修作业指导书、质量标准库等专业应用，辅助现场作业的施工、验收及记录；第三方服务主要涉及天气、出行安排、日程管理、娱乐休闲等生活服务，两者构成了成套综合应用服务。如，检养修类型中的检查阶段，系统不仅能自动配置相关物料工具，还可以根据计划推送相关业务要求，并关联实时天气信息，随时提醒相关事项。
二、语音识别的查询和关联
铁路桥梁检养修虚拟助理系统采用开源的搜索服务器Apache Solr，根据配置将数据库里面的相关字段同步到Solr服务器上，以Document为对象进行存储，每个文档由一系列的Field构成，每个Field表示资源的一个属性，同数据库中表的列。
操作人员可通过语音进行相关信息的查询，涉及业务索引创建、语音识别及内容搜索，以查询知识图谱为例，牵引创建和搜索的流程见图2。
1)从知识图谱库中抽取相关数据，并配置相关的语义和字段。
2)形成一系列待索引的文件。
3)被索引的文件经过中文语言处理及语法、语义分析形成一系列的词语。
4)根据创建的索引进行存储并形成词典和反向索引表。
5)通过索引存储，将索引写入到硬盘中，此时索引创建完毕，通过它快速找到所需信息。
搜索的步骤如图3所示，包括：
步骤1)虚拟助理移动端以语音或文本的形式查询，需要把语音转换成文本。语音要求是普通话，解析后形成可查询语句。
步骤2)对查询的语句进行语言处理及语法、语义分析。语法、语义分析主要是用来识别词语、实体和关键字。如：“桥梁螺栓病害”，根据桥梁专业分词库词语分析后得到“桥梁”、“螺栓”、“螺栓病害”等若干词语。系统会记录使用人员经常关注的话题，通过查询话题的次数多少，系统基于数据分析自动判定操作人员的操作对象、工作内容等，系统进行分析之后，能够针对性推送相关业务知识资料，如帮助手册，维修规范及相关作业指导说明等资料。
步骤3)系统支持查询和推送天气信息、生活资讯、娱乐消遣，通过系统API查询，然后直接给用户展示相关结果。
步骤4)通过语法、语义分析得到一个查询树。
步骤5)通过索引存储将索引读取到内存。
步骤6)利用查询树搜索索引，从而得到每个词语的文档链表,对文档链表进行交、差，并得到结果文档。
步骤7)根据得到的文档和查询语句的相关性，对结果进行排序。这个过程中把查询语句可以看作简单的文档，对文档与文档之间的相关性进行打分，分数越高则排在最前面，越在前面说明与查询内容越匹配。
步骤8)返回查询的结果并显示到移动端。
三、知识图谱与线下专业支持融合
知识图谱是虚拟助理系统的核心，包括各种资源库、信息库、业务流程库以及各库信息之间的内在联系，内在联系通过铁路工程信息模型分类和编码标准(IFD标准)来关联。虚拟助理系统基于知识图谱中的本体、属性和值对桥梁结构进行划分，将桥梁检养修现实中真实事物用各种实体、概念及之间的关系进行串联。用关系来描述实体与实体之间的关联，利用属性-值来描述内在特性。知识图谱可以实现系统内快速查找对应的知识。
资源库包括桥梁结构类型库、构件类别库、工具材料库、病害库、设备库、相关生产厂家库；信息库主要包括设计信息、施工信息以及已有的运维信息库；业务流程库主要包括检查作业指导书、维修养护手册、维修作业指导书以及相应的质量标准、安全风险库等内容。
铁路工程信息模型分类采用面分类法，其中表52为按形式分铁路单项工程，表53为铁路工程构件划分，表58为铁路工程产品分类，其他分类待用。通过这些分类与编码将各种资源库中的业务逻辑联系起来。
虚拟助理系统知识图谱Schema提供支持类继承、属性多态的面向对象描述体系，该Schema主要用来规范虚拟助理系统的结构化数据交换，以及作为虚拟助理系统图谱构建、知识计算的核心数据结构，包括数据模型和词汇体系。
1、知识图谱数据模型
知识图谱相关内容定义如下表：
表1 DataType(数据类型)
| 名称 | 说明 |
| EnumType | 枚举 |
| IndexMethodEnum | 索引方式枚举 |
| Boolean | 布尔值 |
| RelationTypeEnum | 关系类型枚举 |
| Text | 文本 |
| URL | URL地址 |
| Number | 数字 |
| Float | 浮点 |
| DateTime | 时间 |
表2 EnumType(枚举类型)知识图谱枚举定义
表3 Property(属性)知识图谱属性定义
| 名称 | 说明 |
| pName | 属性名称 |
| pValue | 属性的值 |
| isExt | 是否扩展类或属性 |
| pList | 类的属性列表 |
| IndexMethodEnum | 索引方式 |
2、知识图谱词汇体系
知识图谱词汇体系如下表：
表4铁路Railway词汇体系
| 属性名 | 数据类型 | 说明 | 备注 |
| Name | Text | 名称 | |
| Relation | 关系 | 所有类的基类 | |
| Description | Text | 描述 | |
| Bridge | Bridge | 桥梁 | 桥梁 |
表5桥梁Bridge词汇体系
表6构件BridgeStructure词汇体系
| 属性名 | 数据类型 | 说明 | 备注 |
| Name | Text | 构件名称 | |
| Code | Text | 构件编号 | |
| Description | Text | 描述 | |
| IFD | Text | IFD编码 | IFD 53表 |
| EBS | Text | EBS编码 | |
| Constechnology | URL | 施工工艺 | 文件URL |
| BridgeInspection | BridgeInspection | 检查 | 桥梁结构 |
| BridgeMaintenance | BridgeMaintenance | 养护 | |
| BridgeRepair | BridgeRepair | 维修 |
表7检查BridgeInspection词汇体系
| 属性名 | 数据类型 | 说明 | 备注 |
| Name | Text | 名称 | |
| Description | Text | 描述 | |
| IFD | Text | 检查工具 | IFD 58表 |
| OperatingCriteria | Text | 作业条件 | 如:天窗时间 |
| InspectionProcedures | Text | 检查程序 | |
| OperationEssentials | Text | 作业要领 | |
| SafetyRisk | Text | 安全风险 | |
| QualityRisk | Text | 质量风险 | |
| Image | Url | 图片 | 检查图片地址 |
表8养护BridgeMaintenance词汇体系
表9维修BridgeRepair词汇体系
| 属性名 | 数据类型 | 说明 | 备注 |
| Name | Text | 名称 | |
| Supplier | Text | 供应商 | |
| MaintenanceContent | Text | 维修内容 | |
| SpareParts | Text | 备件备品情况 | |
| IFD | Text | 工具材料 | IFD 58表 |
| Image | Url | 图片 | 维修图片地址 |
表10病害BridgeDisease词汇体系
| 属性名 | 数据类型 | 说明 | 备注 |
| Name | Text | 病害名称 | |
| Unit | Text | 单位 | 年、月、周 |
| InspectionCycle | Number | 检查周期 | 根据单位 |
| MaintenanceCycle | Number | 养护周期 | 根据单位 |
| DiseaseDescribe | Text | 病害描述 | |
| Image | Url | 图片 | 病害图片地址 |
| BridgeDiseaseLevel | BridgeDiseaseLevel | 病害等级 |
表11病害等级BridgeDiseaseLevel词汇体系
以上各实体(属性)之间的图谱关系如图4所示。
知识图谱中典型资源库的简单示例见表12：
表12桥梁检养修虚拟助理系统的典型资源库示例
每个知识图谱中病害库、作业指导书等的制定首先是业内专家根据结构类型、受力性能、运营环境以及规章制度，梳理完善相关技术要求，经过大量的现场应用实践，证明能满足检养修相关业务需求而形成的最终成果，这里面涉及结构性能及运营侧重点的专业知识，可为检养修人员提供重要的参考价值和借鉴意义，避免了对一些不熟悉结构或业务环节的无所适从，有效实现了助理角色。
知识图谱是对结构性能、现场实践、成熟流程的积累和总结。考虑到现场服役环境的复杂性，检养修过程中不可避免会出现知识图谱中还未涵盖的内容。如图5所示，此时现场人员可将问题反馈线下专业支持模块，系统专家将及时提供解决方案，实践证明合理后，系统会将相关信息和流程补充增加到知识图谱中，因此，虚拟助理系统是一个具有互动生命力、持续迭代完善发展的辅助工具。
四、信息的人性化主动推送
根据桥梁结构的检查情况，系统会对病害进行分析，判定哪些构件需保养，同时结合例行检查，生成下一步保养计划和检查计划，并将其推送到铁路工务相关系统，该系统确认后将批准后的计划反馈给虚拟助理系统，系统就会按照任务、时间等推送给相关负责人，负责人根据相关任务安排给具体检查人员和保养人员。
在实施过程中，根据病害的类型关联相关维修手册，维修手册包含质量标准，安全风险，相关工作。虚拟助理系统通过语法、语义或文本按类进行搜索，也可自动推送养护维修相关技术内容，如图6所示。
通过对检养修数据的分析，能够判定某类桥梁某种构件发生的何种病害最多，此时系统可将类似结果推送到负责同类桥梁运营工作人员，提醒他们重点把控信息。
业务人员利用系统进行日常充电学习时，根据其查询的信息，通过数据分析和机器学习训练，可判定该人员的重点工作范围及内容，系统同样可进行针对性的推送业务资料，极大提高了业务水平。
本文的核心关键点和保护点包括：
(1)铁路桥梁检查、养护、维修三种业务类型中对计划任务、人员、工具、作业指导、质量标准、注意事项等工作的虚拟助理方法。
(2)基于语义、语音和文本对检养修综合业务的查询、检索和智慧问答的一对一服务模式。
(3)构建了基于铁路工程信息模型分类和编码标准(IFD标准)的知识图谱，基于此对铁路桥梁检养修各业务流程的关联技术。
(4)检养修系统线上知识图谱和线下专业支持有机融合的新一代运维集成技术。
最后所应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制。尽管参照实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，都不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。
Claims (10)
1.一种铁路桥梁检养修虚拟助理系统，其特征在于，所述系统从下至上包括数据层、业务层和应用层；
所述数据层，和铁路工务管理系统的数据接口连接，从中获取检养修计划和任务信息，并建立知识图谱，包括各种资源库、信息库、业务流程库以及各库信息之间的内在关联，为业务层提供数据支持；
所述业务层，用于为应用层提供基于查询语言的语法，通过桥梁专业中文分词库进行语言处理及语法分析，得到符合桥梁专业的词语，还用于基于分词和语义对用户查询进行解析，搜索关键词、实体、概念和属性，并返回相应的内容；
所述应用层，用于提供基于检养修的信息查询、问题回答以及基于知识图谱服务的信息自动推送。
2.根据权利要求1所述的铁路桥梁检养修虚拟助理系统，其特征在于，所述资源库包括桥梁结构类型库、构件类别库、工具材料库、病害库、设备库、相关生产厂家库；所述信息库包括设计信息、施工信息以及已有的运维信息库；所述业务流程库包括检查作业指导书、维修养护手册、维修作业指导书以及相应的质量标准、安全风险库。
3.根据权利要求1或2所述的铁路桥梁检养修虚拟助理系统，其特征在于，所述实现各库信息之间的内在关联具体为：以铁路工程信息模型分类和编码标准的面分法进行关联，将铁路桥梁结构知识图谱中各种资源库中的业务逻辑进行本体、属性和值的划分，将铁路桥梁检养修中真实事物用各种实体、概念及之间的关系进行串联，用关系来描述实体与实体之间的关联，利用属性-值来描述内在特性，实现知识图谱中信息的关联检索。
4.根据权利要求1所述的铁路桥梁检养修虚拟助理系统，其特征在于，所述知识图谱能够进行扩展和补充，现场人员将新问题反馈线下专业支持模块，获取解决方案并进行合理性验证后，系统会将相关信息和流程补充增加到知识图谱中。
5.根据权利要求1所述的铁路桥梁检养修虚拟助理系统，其特征在于，所述业务层还包括：建立知识图谱的搜索索引模块，包括：
索引文件创建单元，用于从知识图谱库中抽取相关数据，并配置相关的语义和字段；形成一系列待索引的文件；
词语创建单元，用于将被索引的文件进行中文语言处理及语法、语义分析形成一系列的词语；和
索引表创建单元：用于根据创建的索引进行存储并形成词典和反向索引表。
6.根据权利要求1所述的铁路桥梁检养修虚拟助理系统，其特征在于，所述应用层的知识图谱服务包括：病害库、维修养护手册、维修作业指导书、质量标准库、辅助现场作业的施工、验收及记录。
7.根据权利要求6所述的铁路桥梁检养修虚拟助理系统，其特征在于，所述知识图谱服务与第三方服务结合进行推送，所述第三方服务包括：天气、出行安排、日程管理和娱乐休闲。
8.根据权利要求1所述的铁路桥梁检养修虚拟助理系统，其特征在于，所述应用层还包括检养修信息查询模块：用于根据桥梁结构的检查情况，对病害进行分析，判定哪些构件需保养，同时结合例行检查，生成下一步保养计划和检查计划，待计划批复后，按照任务、时间推送给负责人，负责人根据任务安排给具体检查人员和保养人员。
9.根据权利要求1所述的铁路桥梁检养修虚拟助理系统，其特征在于，所述应用层包括问答模块：用于根据用户所询问的病害的类型，关联相关维修手册，提供维修的相关信息。
10.根据权利要求1所述的铁路桥梁检养修虚拟助理系统，其特征在于，所述应用层包括：业务信息模块元，通过对检养修数据的分析，判定某类桥梁某种构件发生的何种病害最多，然后将类似结果推送到负责同类桥梁运营工作人员，进行信息共享。
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