Day 2

我构建了一个工程系统知识图谱，包含三个主要部分：组件知识库、故障模式库和传播规则库。组件知识库以层次结构组织工程组件，每个组件有属性（类型、接口、功能）和关联的常见故障。故障模式库按照FMEA（故障模式与影响分析）框架组织，每个故障模式有原因、影响和检测方法。传播规则库定义了故障如何在系统中传播的逻辑规则。
知识图谱的构建采用了半自动方法。我从标准手册和教科书提取了基础框架，然后通过网络爬虫收集公开的故障案例进行补充。最终的知识图谱包含约5,000个工程组件节点、3,000个故障模式节点和8,000条关系边。
推理引擎基于规则和案例的混合方法。规则推理使用一阶逻辑，处理常见、确定性的故障传播。例如“如果泵故障且没有备用泵，则流体输送功能失效”。案例推理处理复杂、不确定的情况，从历史故障案例中寻找相似场景。
今天的核心挑战是处理不完全信息下的推理。实际工程描述往往省略许多细节，而故障树需要完整的逻辑链。我实现了假设生成和验证机制，当信息不足时，系统会基于常见工程实践生成合理假设，并在生成的故障树中标注这些假设点，供用户确认。
测试结果显示，对于中等复杂度的系统（约15-20个组件），系统能在2-3分钟内生成初步故障树，包含主要故障路径。但处理高度非线性系统时，性能明显下降，这将是后续优化的重点。
明天将开始故障树可视化和交互模块的开发。一个直观的图形界面对于用户理解和验证生成的故障树至关重要。