1.一种基于知识图谱的列控车载设备故障智能诊断系统，其特征在于，包括：接入层、数据中台层、业务中台层和表示层；其中：所述接入层，用于ATP车载设备故障诊断数据的信息接入；ATP是指列车自动防护系统；

所述数据中台层，用于通过接入层采集ATP车载设备故障诊断数据，并通过数据分析、数据处理与数据整合实现数据集中管理，构建故障诊断数据中心，提供给业务中台层使用；

所述业务中台层，根据业务领域模型，建立业务能力中心，基于领域模型的业务域、业务数据和业务流程将业务能力设计为微服务，实现对故障诊断数据中心的知识抽取和知识融合，构建对应的知识图谱并存储，再基于所述知识图谱进行知识推理扩展知识图谱，包括：知识抽取，通过业务领域建模，实现知识三元组<实体，关系，实体>或<实体，属性，属性值>的实体抽取、属性抽取和关系抽取，所述的实体、属性和关系均属于知识； 知识融合，通过实体消歧、实体对齐实现对知识的融合，构建出知识图谱；知识存储，通过Neo4j图形数据库，实现知识图谱的存储；知识推理，通过推演格算法建立规则判定树，实现知识图谱中知识的推理，扩展知识图谱的内容；

所述表示层，用于基于所述业务中台层提供的服务与知识图谱实现知识检索和故障诊断统计分析。

2.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的列控车载设备故障智能诊断系统，其特征在于，所述ATP车载设备故障诊断数据包括：结构化数据、半结构化数据和非结构化数据；其中：所述结构化数据，包括故障诊断的历史数据库信息；

所述半结构化数据，包括故障分析报告、运维作业指导书和应急预案信息；

所述非结构化数据，包括ATP车载设备在线运行的数据。

3.根据权利要求1或2所述的一种基于知识图谱的列控车载设备故障智能诊断系统，其特征在于，所述数据中台层的工作内容包括：数据采集、数据分析与数据处理，以及数据整合；其中：所述数据采集包括：通过接入层采集ATP车载设备故障诊断数据；

所述数据分析与数据处理包括：对ATP车载设备故障诊断数据中的非结构化数据与半结构化数据进行数据分析与数据处理转换为结构化数据；

数据整合包括：将转换得到的结构化数据与ATP车载设备故障诊断数据中的结构化数据一同进行数据整合，也即依据领域特征进行规范化分类处理。

4.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的列控车载设备故障智能诊断系统，其特征在于，所述实体抽取、属性抽取和关系抽取包括：实体抽取是指取出表示实体的名词，实体包括：具体设备与抽象名词；

属性抽取是指取出表示属性的名词，属性包括：名称、状态、类型、方法与分析；

关系抽取是指取出实体间联系。

5.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的列控车载设备故障智能诊断系统，其特征在于，所述知识融合是根据故障诊断业务场景，基于领域模型设计领域本体，确定故障诊断中类、类层次结构、属性、关系和事件，并通过实体消歧和实体对齐实现知识的融合。

6.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的列控车载设备故障智能诊断系统，其特征在于，所述业务中台层还提供通用服务，包括：数据服务、文件服务、业务流程服务、统计分析服务；其中：所述数据服务包括：对数据库的修改与查询操作；所述数据库是指存储所述知识图谱的数据库；

所述文件服务包括：对设定格式文件的操作和解析；

所述业务流程服务包括：将已有的多个功能独立的服务根据业务需求通过服务组合的方式组合成整体应用；所述的多个功能独立的服务包括：知识抽取、知识存储、知识融合与知识推理；

所述统计分析服务包括：结合知识推理获得的知识图谱对基于故障信息进行故障诊断统计分析。

7.根据权利要求6所述的一种基于知识图谱的列控车载设备故障智能诊断系统，其特征在于，所述基于所述业务中台层提供的服务与知识图谱实现知识检索和故障诊断统计分析包括：通过调用业务中台层提供的统计分析服务实现故障诊断统计分析；通过调用业务中台层提供的数据服务从知识图谱中进行知识检索。

8.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的列控车载设备故障智能诊断系统，其特征在于，所述表示层提供系统的人机界面层，通过可视化的方式呈现知识检索结果和故障诊断统计分析结果。