1.基于物联网的设备故障信息共享方法，其特征在于：所述共享方法包括以下步骤：通过物联网传感器收集故障设备的日志信息，将设备的部件、运行参数以及故障类型作为节点，并获取各个节点之间的节点关系，使用自然语言处理技术从日志信息的文本记录中抽取实体；

通过语义分析和模式匹配算法，从设备运行参数和维修记录中抽取实体间的关系，识别各部件、故障和运行参数之间的因果关系，将实时运行数据、历史故障数据和维修记录进行整合，结合各类数据之间的关联关系，构建故障知识图谱；

通过分析故障设备的结构和功能，获取部件之间的连接关系，将运行参数与相关部件建立连接，获取故障类型与运行参数之间的关系，基于历史故障数据和部件健康状态，评估节点之间的关系强度，表达式为： 式中，S(i,j)为节点i与节点j之间的关系强度，F(i,j)为节点i与节点j之间同时发生故障频率，H(i,j)为节点i与节点j之间健康状态相关性系数，α、β为调节系数，且均大于0，N表示总故障时间数，为每个关系分配权重；

基于物联网的实时数据流，动态更新知识图谱中的节点和关系，使用图嵌入算法将知识图谱中的节点和关系嵌入到低维空间中，通过知识图谱中的规则引擎执行推理，推导出故障原因，结合图数据和物联网传感器数据，将故障现象、参数变化和历史记录进行跨模态融合，获取故障原因推理结果，利用图可视化工具展示知识图谱。

2.根据权利要求1所述的基于物联网的设备故障信息共享方法，其特征在于：将设备的部件、运行参数以及故障类型作为节点，并获取各个节点之间的节点关系，包括以下步骤：电热水器的部件包括加热器、温度传感器、水泵、控制模块，将每个部件作为一个独立的节点；

识别电热水器的运行参数，包括温度、水流量、电流，并将运行参数作为知识图谱中的节点；

分析历史故障数据，确定故障类型，并将每种故障类型作为知识图谱中的节点；

通过分析电热水器的结构和功能，获取部件之间的连接关系，将运行参数与相关部件建立连接，并识别各故障类型与部件的因果关系以及获取故障类型与运行参数之间的关系；

基于历史故障数据和部件健康状态，评估节点之间的关系强度，并为每个关系分配权重。

3.根据权利要求2所述的基于物联网的设备故障信息共享方法，其特征在于：基于历史故障数据和部件健康状态，评估节点之间的关系强度，并为每个关系分配权重，包括以下步骤：收集电热水器的历史故障记录，包括故障类型、发生时间、相关部件和故障描述；

依据关系强度为节点i与节点j之间的关系分配权重，表达式为：

W(i,j)＝k·S(i,j)，式中，S(i,j)为节点i与节点j之间的关系强度，W(i,j)为节点i与节点j之间的关系权重，k为权重比例系数。

4.根据权利要求3所述的基于物联网的设备故障信息共享方法，其特征在于：结合图数据和物联网传感器数据，将故障现象、参数变化和历史记录进行跨模态融合，以获取故障原因推理结果，包括以下步骤：将来自物联网传感器的数据与知识图谱数据进行同步，并对知识图谱中的节点属性进行规范化处理；

将传感器数据的时间序列特征与知识图谱节点的属性数据融合，构建图节点的特征向量，对传感器数据和图数据进行模式匹配，将相似的特征组合；

使用余弦相似度计算跨模态特征向量之间的跨模态相似性，衡量当前故障特征与历史记录的匹配程度，根据不同模态的重要性分配权重，整合相似性分数，以生成综合相似性指标，指导故障原因推理；

根据计算出的跨模态相似性，将当前故障特征与历史故障模式匹配，判断故障原因。

5.根据权利要求4所述的基于物联网的设备故障信息共享方法，其特征在于：所述健康状态相关性系数的计算表达式为：式中，n为比较的时间点数量，Hi(g)为节点i

在第g个时间点的健康状态评分，Hj(g)为节点j在第g个时间点的健康状态评分，μi为节点i健康状态评分均值，μj为节点j健康状态评分均值，σi为节点i健康状态评分标准差，σj节点j健康状态评分标准差，参数偏差包括温度偏差、振动偏差、压力偏差、电流偏差以及水流量偏差，节点i在第g个时间点的健康状态评分的通用计算表达式为：Hi(g)＝w1·P1(g)+w2·P2(g)+w3·P3(g)+…+wn·Pn(g)，式中，Pn(g)表示在第g个时间点的各个参数偏差，wn为对应参数偏差权重。

6.根据权利要求5所述的基于物联网的设备故障信息共享方法，其特征在于：将实时运行数据、历史故障数据和维修记录进行整合，结合各类数据之间的关联关系，构建故障知识图谱，包括以下步骤：将各数据集中涉及到的实体进行映射，通过时间戳、设备ID或部件名称将实时运行数据、故障数据和维修记录进行连接；

基于各类数据的交互和共现关系，建立各类实体之间的关联关系，识别出部件‑故障、参数‑故障关系；

基于整合后的数据，将各个实体实例化并加入图谱中，使用图数据库逐步添加节点和关系，形成初步的知识图谱结构；

结合不同数据类型，通过分析运行参数与故障记录的关联关系，建立跨模态的关联关系网络，使用相似性度量方法对不同数据模态间的实体进行匹配和关系推断，识别同一设备、部件或故障的不同表现形式并融合它们的关系；

基于关联规则挖掘算法，发现潜在的部件间关系、故障关联关系，并加入知识图谱中以完善关系网络，通过图结构分析，检测图谱中的孤立节点、弱连接节点。

7.根据权利要求6所述的基于物联网的设备故障信息共享方法，其特征在于：使用自然语言处理技术从日志信息的文本记录中抽取实体，包括以下步骤：清除日志文本中的无用字符、特殊符号和标点符号噪声，使用分词工具将文本拆分为单个词或短语，并对每个词标注词性；

使用预训练的NER模型或在已有日志数据上进行微调训练，识别设备部件、故障类型和参数实体，识别并标注出文本中的实体类别；

构建电热水器领域的词典，包括设备部件、故障类型、运行参数领域词汇，使用词典中的词汇进行匹配，对识别结果进行修正或补充，通过分析日志文本中实体的上下文判断实体之间的关系。

8.基于物联网的设备故障信息共享系统，用于实现权利要求1‑7任一项所述的共享方法，其特征在于：包括数据收集模块、知识图谱构建模块、动态更新模块、推导模块、图谱展示模块；

数据收集模块：通过物联网传感器收集故障设备的日志信息，将设备的部件、运行参数以及故障类型作为节点，并获取各个节点之间的节点关系；

知识图谱构建模块：使用自然语言处理技术从日志信息的文本记录中抽取实体，通过语义分析和模式匹配算法，从设备运行参数和维修记录中抽取实体间的关系，识别各部件、故障和运行参数之间的因果关系，将实时运行数据、历史故障数据和维修记录进行整合，结合各类数据之间的关联关系，构建故障知识图谱；

动态更新模块：基于物联网的实时数据流，动态更新知识图谱中的节点和关系；

推导模块：使用图嵌入算法将知识图谱中的节点和关系嵌入到低维空间中，通过知识图谱中的规则引擎执行推理，推导出故障原因；

图谱展示模块：结合图数据和物联网传感器数据，将故障现象、参数变化和历史记录进行跨模态融合，获取故障原因推理结果，利用图可视化工具展示知识图谱。