本申请提供了一种基于大语言模型的电驱总成故障诊断方法及装置，所述方法包括：将故障数据输入到分布式故障诊断模型集群中，使用所述分布式故障诊断模型集群中的每个大语言故障诊断模型对所述故障数据进行故障诊断，得到所述故障数据对应的多个故障原因结果分组；对每个故障原因结果分组中的分词进行文本相似性分析，以从多个所述故障原因结果分组中确定出目标结果分组；利用所述目标结果分组中所包括的推理结果文本构建故障诊断网络图谱，并从所述故障诊断网络图谱中确定出造成所述电驱总成出现故障的目标原因。通过所述方法及装置，提高了电驱总成的故障诊断及原因探索的效率，同时也提高了故障诊断的准确性。
【技术实现步骤摘要】
本申请涉及数据处理，尤其是涉及一种基于大语言模型的电驱总成故障诊断方法及装置。
技术介绍
1、电驱总成是新能源汽车的核心部分，其相关状态直接决定了整车的动力性能、效率、安全以及可靠性等关键指标。对出现故障的电驱总成诊断可以帮助及时发现解决相关问题，避免故障扩大化。准确的故障诊断可以快速定位故障原因，制定有效规避方法及维修策略，从而减少时间和人力等资源成本。
2、目前，传统的基于机理的故障诊断方法需要编写复杂的规则或逻辑判断，定制化程度高且场景覆盖有限。这意味着针对不同故障情况，规则往往不通用，并且无法应对一些未考虑到的故障情况。基于机器学习及深度学习模型的故障诊断方法需要限定严格的工况条件，并对输入数据进行大量的预处理和清洗工作，以消除噪声和异常值的影响，此外，由于工况条件的复杂性和多样性，模型的抗干扰及泛化能力较差。上述两者的算法复杂度及耗费人力指数增加，大大增加维护成本，且无法直观发掘故障关联因素。因此，如何提高电驱总成的故障诊断速度成为了不容小觑的技术问题。
技术实现思路
>1、有鉴于此，本申本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于大语言模型的电驱总成故障诊断方法，其特征在于，所述电驱总成故障诊断方法包括：
2.根据权利要求1所述的电驱总成故障诊断方法，其特征在于，通过下述步骤得到所述分布式故障诊断模型集群：
3.根据权利要求2所述的电驱总成故障诊断方法，其特征在于，在得到所述大语言故障诊断模型之后，所述电驱总成故障诊断方法还包括：
4.根据权利要求1所述的电驱总成故障诊断方法，其特征在于，所述对每个故障原因结果分组中的分词进行文本相似性分析，以从多个所述故障原因结果分组中确定出目标结果分组，包括：
5.根据权利要求4所述的电驱总成故障诊断方法，其特征在于...
【技术特征摘要】
1.一种基于大语言模型的电驱总成故障诊断方法，其特征在于，所述电驱总成故障诊断方法包括：
2.根据权利要求1所述的电驱总成故障诊断方法，其特征在于，通过下述步骤得到所述分布式故障诊断模型集群：
3.根据权利要求2所述的电驱总成故障诊断方法，其特征在于，在得到所述大语言故障诊断模型之后，所述电驱总成故障诊断方法还包括：
4.根据权利要求1所述的电驱总成故障诊断方法，其特征在于，所述对每个故障原因结果分组中的分词进行文本相似性分析，以从多个所述故障原因结果分组中确定出目标结果分组，包括：
5.根据权利要求4所述的电驱总成故障诊断方法，其特征在于，所述利用每个故障原因结果分组中的每个分词的文本向量从多个故障原因结果分组中筛选出所述目标结果分组，包括：
6.根据权利要求4所述的电驱总成故障诊断方法，其特征在于，所述利用所述目标结果分组...
【专利技术属性】
技术研发人员：彭淦，陈晓娇，王晓旭，齐嘉臣，李凌舟，方美娜，杨亮，
申请(专利权)人：中国第一汽车股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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