【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于装备故障预测与健康管理，具体涉及一种基于大模型的系统级故障树辅助建模方法。
技术介绍
1、随着飞机、高铁等装备系统复杂性的提高，对装备安全、稳定运行提出了更高的要求。通过故障树分析，我们可以评估系统故障发生的概率，并识别出导致故障的关键因素和潜在的故障路径。这有助于工程师和决策者更好地了解系统的可靠性状况，识别高风险部件或流程，并采取相应的预防措施来提高系统的安全性和可靠性。
2、故障树是一种用于系统可靠性分析的工具，用于定量或定性地描述和分析系统故障起因和传播路径。故障树通过图形化的形式表示系统故障的逻辑结构，其中顶部表示系统故障的主事件，底部则代表基本事件或其他故障事件。
3、本专利技术所述大模型是指一种大语言模型，它基于深度学习技术，使用了transformer架构和大规模的语料库进行训练。这个模型的核心在于其能够处理自然语言的复杂结构和语义，并且具备对话、回答问题、生成文本以及翻译等多种语言任务的能力。这种大模型可以应用于各种领域，包括智能助手等，提供了一种更高效、更灵活的方式来处理和生成自
【技术保护点】
1.基于大模型的系统级故障树辅助建模方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的基于大模型的系统级故障树辅助建模方法，其特征在于，步骤八生成的最终结果为一个故障树。
3.如权利要求1或2所述的基于大模型的系统级故障树辅助建模方法，其特征在于，故障树的顶部表示系统故障的主事件，底部则代表基本事件或其他故障事件。
4.如权利要求1所述的基于大模型的系统级故障树辅助建模方法，其特征在于，步骤二中，将历史发生的故障数据进行整理，以逻辑门的输出事件为作为content键的值，以逻辑门的输出事件作为summary键的值，创建JSON...
【技术特征摘要】
1.基于大模型的系统级故障树辅助建模方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的基于大模型的系统级故障树辅助建模方法，其特征在于，步骤八生成的最终结果为一个故障树。
3.如权利要求1或2所述的基于大模型的系统级故障树辅助建模方法，其特征在于，故障树的顶部表示系统故障的主事件，底部则代表基本事件或其他故障事件。
4.如权...
【专利技术属性】
技术研发人员：王晓栋，罗凯，熊毅，王信峰，李蕊，高鹏，杜方洲，
申请(专利权)人：北京航天测控技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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