【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及设备预测性维护，尤其涉及一种基于大模型知识增强的工业设备使用寿命预测方法。
技术介绍
1、在工业领域，设备的使用寿命预测对于维护计划和成本控制至关重要。传统的预测方法依赖于大量的历史数据和复杂的物理模型，但在实际应用中，往往难以获得足够的数据，特别是对于新型设备或特殊环境下的设备。此外，传统方法在处理小样本数据时，预测准确性和泛化能力都有所不足。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术提供了一种基于大模型知识增强的工业设备使用寿命预测方法，用以提高预测的准确性和泛化能力。
2、第一方面，本专利技术提供了一种基于大模型知识增强的工业设备使用寿命预测方法，所述方法包括：
3、步骤1、收集设备的运行监控数据，将运行监控数据按类型处理为日志文本数据和时间序列数据；
4、步骤2、对日志文本数据和时间序列数据进行多模态数据重塑，训练重塑模块，获得序列块；
5、步骤3、将序列块嵌入到维度空间，将头部增强文本提示嵌入预训练大语言模型，以对设备使
【技术保护点】
1.一种基于大模型知识增强的工业设备使用寿命预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤1包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤2包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤3包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，为了将时间序列数据与自然语言对齐，创建一组时序-文本词汇库，从预训练的词嵌入中提取文本词汇库，用于表示时间序列数据的特征；
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，头部增强文本提示，通过在输入时间序列中添加额...
【技术特征摘要】
1.一种基于大模型知识增强的工业设备使用寿命预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤1包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤2包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤3包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，为了将时间序列数据与自然语言对齐，创建一组时序-文本词汇库，从预训练的词嵌入中提取文本词汇库，用于表示时间序列数据的特征；
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，头部增强文本提示，通过在输入时间序列中添加额外的上下文和任务指令，增强大语言模型的推理能力，指导大语言模型对输入序列块的转换。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，定...
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