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龙图腾网恭喜中国计量大学申请的专利一种融合预训练大语言模型的工业设备剩余寿命预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119272641B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411813374.5，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种融合预训练大语言模型的工业设备剩余寿命预测方法是由徐建宇;章东平;马道滨;卜玉真;杨力设计研发完成，并于2024-12-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合预训练大语言模型的工业设备剩余寿命预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合预训练大语言模型的工业设备剩余寿命预测方法，属于深度学习、大语言模型、时序数据特征提取等技术领域，针对工业设备时序数据的复杂性和高维特征，首先通过时序数据预处理模块对原始数据进行处理，得到独立分段的退化数据，再利用输入嵌入模块的标记编码、位置编码和时间编码实现对退化数据的编码，然后通过预训练大语言模型参数微调模块实现预训练的大型语言模型与时间序列的特征对齐，并将预训练权重传递给预训练大模型附加网络编码模块，减少需要调整的参数数量，同时提高模型的泛化能力和准确率，最后通过输出层得到工业设备剩余寿命的预测结果。

本发明授权一种融合预训练大语言模型的工业设备剩余寿命预测方法在权利要求书中公布了：1.一种融合预训练大语言模型的工业设备剩余寿命预测方法，其特征在于包括如下步骤：步骤一：采集工业设备的时序数据并依次进行预处理和输入嵌入；将时序数据预处理成分段退化序列数据，再经输入嵌入，将退化分段序列数据与预训练大语言模型特征空间进行对齐；步骤二：嵌入后数据输入预训练大语言模型，模型包含一组编码器块，冻结编码器块中的多头注意力层和前馈全连接层大部分原始参数，仅对少量可训练的低秩矩阵进行微调，在多头注意力层之后，数据经过层归一化和前馈全连接层，微调所述层归一化中的仿射变换参数，最终预测出时序数据；步骤三：将预训练大语言模型的参数输入至附加网络，附加网络包含一组并行且独立的附加网络块，每个附加网络块平行于预训练大语言模型中的编码器块进行工作，生成设备的剩余预测寿命；通过附加上下投影层的方式，以最大化利用预训练的大语言模型对时序特征的表达能力；在每个附加网络块中，包含一个下投影层和一个上投影层，下投影层包括映射层、批归一化层和非线性ReLU层，将输入特征投影到低维空间；然后，上投影层将降维后的特征重新投影回原始维度；附加网络共享与大语言模型相同的输入，即接收预训练权重信息，特征在进入附加网络块之后，先通过下投影层处理，接着通过上投影层恢复至原维度然后，再输出到下一附加网络块或编码器块，形成逐层累加的特征。

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