航空装备研发一直是我国重点发展对象,随着科学家们不断的深入研究,我国已跻身世界航空强国之列。航空装备的飞速发展,累积了许多质量问题。目前,对这类数据的智能分析仍处于空白阶段。为了使研究人员快速了解质量问题的发展趋势以及挖掘当前质量问题的潜在信息,需要借助一个数据分析平台,帮助研究人员对当前的装备质量问题进行智能化分析并预测可能会发生的质量问题。本文所介绍的系统是受我国某研究所委托,对该研究所现存的航空装备质量问题进行智能分析而设计的。本系统通过解析航空装备质量问题的电子文档,将获得的结构化数据存入My SQL数据库,实现对质量问题的信息化管理。在此基础上,本系统使用Echarts将质量问题数据转化为可视化图表,实现对数据的可视化分析,方便研究人员对装备质量问题数据的获取,使用户能快速了解质量问题的发展趋势。同时,为了充分挖掘已有质量问题的隐藏信息,本系统引入知识图谱理论,通过将质量问题中的机型、故障件、故障模式、事件性质四类实体及其关联关系存入Neo4j数据库,来对已有的质量问题构建知识图谱,并采用知识图谱补全算法来完善图谱信息,进而对装备可能会发生的质量问题进行预测,最终实现对装备质量问题的智能化分析。航空装备质量问题知识分析系统采用软件工程思想进行设计与开发,技术上选取当前流行的Spring Boot以及Vue作为系统的基础框架,采用Neo4j和My SQL作为持久化数据库,选用Redis作为缓存中间件。在安全方面,本系统采用基于RBAC的角色权限控制,在后期针对系统响应慢的功能进行优化,并对系统进行了功能测试和性能测试,保证了系统的健壮性与稳定性。航空装备质量问题知识分析系统目前已经开发完成并在某研究所内部稳定运行。本系统可以帮助研究人员对航空装备质量问题进行智能化分析,并能够直观的展示当前质量问题的发展情况,对航空装备研究做出了贡献。