一种基于大型语言模型的智能诊断方法技术

本发明专利技术涉及人工智能和工业自动化技术领域，具体公开了一种基于大型语言模型的智能诊断方法，包括以下步骤：步骤S01：目标区域划分、步骤S02：采集工业设备运行数据、步骤S03：数据预处理、步骤S04：数据分析处理、步骤S05：建立工业设备综合异常指数模型、步骤S06：智能故障诊断、步骤S07：构建大型语言模型、步骤S08：故障预测与优化，以及步骤S09：建立用户界面模块；本发明专利技术将大型语言模型应用于工业设备的故障诊断，通过分析设备的运行数据和故障描述，提供准确的故障定位和维修建议，减少了对专业技术人员的依赖，降低了人力成本和时间成本；该方法能够实现故障预警与即时诊断，避免了因故障停机造成的生产损失。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及人工智能和工业自动化，尤其涉及一种基于大型语言模型的智能诊断方法。

技术介绍

1、大型语言模型（large language models，简称llms）是指一类基于深度学习技术，特别是transformer架构的自然语言处理模型，它们通过在海量文本数据上进行训练，学会了理解和生成人类语言的能力。这些模型通常包含数十亿乃至数千亿个参数，因而得名“大型”。与早期的nlp模型相比，大型语言模型展现出更强大的语境理解、文本生成、多任务处理以及一定程度的常识推理能力。

2、随着人工智能技术的飞速发展，特别是深度学习和自然语言处理技术的突破，为工业设备故障诊断带来了新的契机。其中，大型语言模型作为自然语言处理领域的前沿技术，展现出了强大的语言理解和生成能力，能够在处理大量文本数据的基础上，实现对复杂信息的精准解析和推理，为工业设备故障诊断提供了全新的视角和手段。

3、传统的故障诊断方法主要依赖于人工经验、定期维护检查以及简单的传感器监测。人工诊断方法受限于专家知识的局限性和人力成本的高昂，难以实现大规模设备的高效管理；而基于传感本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于大型语言模型的智能诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于大型语言模型的智能诊断方法，其特征在于：所述工业设备温度偏差参数包括工业设备的实际温度、工业设备正常运行时允许的最高温度、工业设备正常运行时允许的最低温度、工业设备运作时间段的环境温度，以及工业设备运行的时间；

3.根据权利要求1所述的一种基于大型语言模型的智能诊断方法，其特征在于：所述各监控子区域的工业设备温度偏差系数计算模型具体如下：

4.根据权利要求1所述的一种基于大型语言模型的智能诊断方法，其特征在于：所述各监控子区域的工业设备生产质量损失率评价...

【技术特征摘要】

1.一种基于大型语言模型的智能诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于大型语言模型的智能诊断方法，其特征在于：所述工业设备温度偏差参数包括工业设备的实际温度、工业设备正常运行时允许的最高温度、工业设备正常运行时允许的最低温度、工业设备运作时间段的环境温度，以及工业设备运行的时间；

3.根据权利要求1所述的一种基于大型语言模型的智能诊断方法，其特征在于：所述各监控子区域的工业设备温度偏差系数计算模型具体如下：

4.根据权利要求1所述的一种基于大型语言模型的智能诊断方法，其特征在于：所述各监控子区域的工业设备生产质量损失率评价系数计算模型具体如下：

5.根据权利要求1所述的一种基于大型语言模型的智能诊断方法，其特征在于：所述各监控子区域的工业设备...

【专利技术属性】
技术研发人员：曹金刚，王敬宇，
申请(专利权)人：圣麦克思智能科技江苏有限公司，
类型：发明
国别省市：