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基于注意力机制的高端装备维护文本数据智能分析研究1

基于注意力机制的高端装备维护文本数据智能分析研究

摘要

本研究聚焦于高端装备维护领域中的文本数据智能分析问题，提出了一种基于注

意力机制的深度学习解决方案。随着工业4.0和智能制造的深入推进，高端装备的维护

管理正从传统的定期维修向预测性维护转变，而海量的维护文本数据（如故障报告、维

修记录、技术文档等）中蕴含着宝贵的知识资源。然而，这些非结构化文本数据的分析

利用面临诸多挑战，包括数据异构性强、专业术语密集、语义关系复杂等问题。

本研究构建了一个多层次的智能分析框架，首先采用BERT预训练模型结合领域

自适应技术实现文本的深度表征学习，然后引入多头自注意力机制捕捉关键语义特征，

最后通过分类、聚类和关系抽取等任务实现多维度分析。实验结果表明，该方法在故障诊

断准确率、维修方案推荐匹配度等关键指标上较传统方法提升显著（平均提升1520%）。

研究还设计了完整的实施方案，包括数据采集与预处理、模型训练与优化、系统集

成与部署等环节，并建立了相应的评价指标体系。经济效益分析显示，该技术应用可为

企业降低维护成本约1825%，提高设备综合效率(OEE)812个百分点。本研究为高端装

备智能化维护提供了新的技术路径，对推动制造业数字化转型具有重要意义。

引言与背景

1.1研究背景

高端装备制造业是国家战略性产业的重要组成，其发展水平直接关系到国家经济

安全和综合国力。近年来，随着”中国制造2025”战略的深入实施，我国高端装备制造

业取得了长足进步，但在设备维护管理方面仍存在明显短板。据中国机械工业联合会

2022年统计数据显示，我国高端装备的平均故障间隔时间(MTBF)仅为国际先进水平

的6070%，维护成本占设备全生命周期成本的比重高达2530%，远超发达国家1520%

的水平。

在这一背景下，基于大数据和人工智能的智能维护技术应运而生。与传统维护模式

相比，智能维护能够通过实时监测和预测分析，实现故障的早期预警和精准定位，从而

显著提高设备可靠性。然而，当前大多数智能维护系统主要依赖传感器数据（振动、温

度、压力等），对文本类维护数据的利用严重不足。事实上，设备维护过程中产生的文

本数据（如故障描述、维修记录、技术文档等）包含了丰富的专家知识和经验，是提升

维护智能化水平的重要资源。

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1.2问题提出

高端装备维护文本数据的智能分析面临多重挑战。首先，这类文本通常具有高度的

专业性和领域特异性，包含大量技术术语和缩写，通用自然语言处理工具难以有效处

理。其次，维护文本往往结构松散，表述方式多样，同一故障可能有多种不同的描述方

式，导致语义理解困难。再者，维护数据通常分布在异构系统中，格式不统一，质量参

差不齐，增加了分析难度。

另一方面，传统的文本分析方法（如基于规则的方法、浅层机器学习方法）在处理

复杂维护文本时表现不佳。这些方法难以捕捉长距离依赖关系和深层语义特征，无法充

分挖掘文本中的隐含知识。因此，亟需开发更加先进的文本分析技术，以应对高端装备

维护领域的特殊需求。

1.3研究意义

本研究提出的基于注意力机制的文本智能分析方法具有重要的理论价值和实践意

义。在理论层面，它将深度学习技术引入工业维护领域，拓展了注意力机制的应用场景，

为非结构化工业数据的处理提供了新思路。在实践层面，该方法能够有效提升维护决策

的准确性和效率，降低设备故障率，延长设备使用寿命，从而产生显著的经济效益。

此外，本研究响应了国家关于推动制造业智能化转型的政策导向。国务院《“十四

五”数字经济发展规划》明确提出要”推动产业数字化转型，加快传统产业升级”，而高端

装备维护的智能化正是其中的重要内容。通过本研究的实施，可以为我国高端装备制造

业的数字化、网络化、智能化发展提供有力支撑。

研究概述

2.1研究目标

本研究旨在构建一个基于注意力机制的高端装备维护文本数据智能分析系统，实

现以下具体目标：

第一，建立领域自适应的文本预处理流程，解决维护文本的异构性和质量问题。这

包括开发针对技术术语的标准化词典，构建文本清洗和规范化规则，设计半自动的数据

标注工具等。

第二，开发基于深度学习的文本表征模型，准确