高职电气自动化技术专业知识图谱构建研究

引言

随着工业 4.0 和智能制造的快速发展，电气自动化技术作为现代工业的核心支撑技术，其知识体系日益庞大和复杂。传统的知识管理方式难以满足高效获取和利用专业知识的需求。知识图谱作为一种结构化的知识表示方法，能够有效组织和管理领域知识，支持知识的发现和应用。本文旨在构建电气自动化技术领域的专业知识图谱，解决该领域知识分散、关联性弱的问题。通过系统梳理电气自动化技术的知识体系，设计合理的知识表示模型，探索高效的知识获取和构建方法。

一、电气自动化技术知识体系分析

电气自动化技术是一个多学科交叉的领域，其知识体系涵盖了电气工程、控制理论、计算机科学等多个学科。该领域的知识具有明显的层次性和关联性特征，可以分为基础理论层、技术方法层和应用实践层。基础理论层包括电路理论、电磁场理论、控制理论等；技术方法层包含 PLC 编程、工业网络、传感器技术等；应用实践层则涉及各种工业自动化系统的设计与实施。

在知识关联方面，电气自动化技术的概念、原理和方法之间存在复杂的网络关系。例如，控制理论与 PLC 编程之间存在应用关系，工业网络与系统集成之间存在组成关系。这些丰富的语义关系为知识图谱的构建提供了基础，同时也对知识表示提出了挑战。通过深入分析这些知识特点和关联模式，可以为后续的本体设计和知识抽取提供指导。

二、知识图谱构建方法研究

本体论主要研究“存在本身”（being as such）的本质、结构及其基本范畴，基于本体论的知识表示方法是构建电气自动化技术知识图谱的核心。本研究采用七步法进行本体设计：确定领域范围、考虑复用现有本体、列举重要术语、定义类和层次结构、定义类的属性、定义属性的约束条件、创建实例。针对电气自动化技术领域，设计了包含设备类、技术类、系统类等核心概念的本体模型，并定义了" 组成"、" 控制 "、" 应用 " 等多种语义关系。

知识图谱的构建流程采用多源数据融合的方法。首先，校企合作，调研自动化行业、企业应用实际知识需求，以够用为度，结合电工等典型岗位标准、自动化技术专业教学标准，从专业教材、技术手册、专利文献等多源数据中抽取知识，结合规则匹配和机器学习方法，提高抽取的准确率；然后通过实体对齐和关系消歧实现知识融合，采用相似度计算和冲突消解策略，保证知识的一致性。最后将结构化知识存储到图数据库中。这种构建方法能够有效处理电气自动化技术领域知识的复杂性和多样性。

三、电气自动化技术知识图谱设计

图谱设计采用“自顶向下（标准驱动） + 自底向上（数据驱动）”混合模式。

1. 自顶向下

参照《电气自动化技术专业教学标准》《维修电工国家职业技能标准（2021 版）》及最新《电气自动化技术专业人才培养文案》，构建顶层本体，定义核心概念（如PLC、变频器）及其关系。

2. 自底向上

从教材、论文、慕课、企业案例中提取实体与关系，经过去噪、对齐、融合后映射至本体。电气自动化技术知识图谱采用三层架构设计：数据层负责存储原始数据和预处理结果；本体层定义领域概念和关系；应用层提供各种知识服务。

在数据模型中，实体包括设备（如 PLC、变频器）、技术（如PID 控制）、系统（如 DCS）等类型，关系包括 " 属于 "、" 实现 "、" 应用于 " 等多种语义关系。数据来源包括：结构化数据，如自动化技术专业课程标准、技能竞赛规程；半结构化数据，如实训指导书（PDF）和设备手册（HTML）等；非结构化数据，如课堂微课视频（MP4）等。

本体层，构建七维概念模型。依据“职业能力 - 知识领域 - 技术要素”三维框架，定义 7 个一级类、32 个二级类、156 个三级类。如 7个一级类包括：电气元件（断路器、接触器…）、控制算法（PID、模糊控制…）、工程场景（恒压供水、传送带分拣…）、故障现象（过载、短路…）、工具量具（万用表、示波器…）、技术标准（GB/T4728、IEC61131-3…）、职业资格（中级电工、高级电工…）。

四、知识图谱应用

电气自动化技术知识图谱在多个应用场景中展现出重要价值。在智能问答系统中，通过语义解析将自然语言问题转换为图查询，能够准确回答专业技术问题；在故障诊断方面，利用知识图谱的推理能力，可以快速定位故障原因并给出解决方案；在教学辅助领域，知识图谱能够提供个性化的学习路径推荐和知识关联可视化。

在教师端，知识图谱提供智能备课，如输入“三相异步电机正反转控制”，自动生成知识路径：电机结构→接触器选型→控制回路设计→PLC 编程。同时提供资源缺口预警，若某知识点关联资源少于3 个，系统要标红提示。

在学生端，知识图谱可以诊断测试，当学生完成 10 道动态试题，知识图谱可以定位薄弱点，生成个性化学习“导航图”。同时可以进行AR 实训指引，扫描PLC 实训台，叠加显示接线要点动画。

目前，基于校级资源库平台，完成《工程制图》、《PLC 应用技术》两门课程知识图谱构建，实现课程—项目—任务—知识点的多粒度关联。其中《工程制图》选取 2022 级电气自动化 1 班（实验组，49 人）与2 班（对照组，51 人），分别采用图谱辅助教学和常规信息化教学，进行一学期教学对比。应用效果评估表明，基于知识图谱的智能问答系统准确率达到 87% 以上，显著高于传统检索方法；故障诊断的平均处理时间缩短了 43% ；教学辅助系统提高了学习效率 32% 。这些应用不仅验证了知识图谱的有效性，也为电气自动化技术的智能化发展提供了新思路。

五、结论

本研究构建了电气自动化技术领域的专业知识图谱，提出了完整的构建方法和应用方案，未来将关注：扩大知识来源，提高知识图谱的完备性；研究知识自动更新技术，保持知识的时效性；探索更复杂的推理机制，提升知识服务的智能化水平。随着技术的不断发展，电气自动化技术知识图谱将在智能制造和工业互联网领域发挥更加重要的作用。

参考文献

1. 张明华 , 李静怡 . 工业知识图谱构建方法研究 [J]. 自动化学报 ,2022,48(3):456-468.

2. 陈思远 , 王立新 . 基于本体的电气自动化知识表示方法 [J]. 控制理论与应用 ,2021,38(5):789-800.

基金项目：2024 年教学研究项目（编号：02）

作者简介：万胜前（1973- ），女，人，硕士，副教授，。研究方向：EDA 技术、自动控制技术