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申请/专利权人：未必然数据科技(北京)有限公司
申请日：2024-01-24
公开（公告）日：2024-06-04
公开（公告）号：CN118132929A
主分类号：G06F18/10
分类号：G06F18/10;G01D21/02;G06F18/214
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.06.21#实质审查的生效;2024.06.04#公开
摘要：本发明公开了一种基于大模型和SPC准则的设备故障诊断方法，包括以下步骤：步骤1：设备异常状态采集；步骤2：以基座大型语言模型为基础进行微调，产生特定任务所需的大型语言模型，即生成设备故障诊断私域大模型；步骤3：应用设备故障诊断私域大模型分析异常设备的状态，完成故障诊断任务。本发明在传统的智能诊断方法之上，利用大模型技术可以对故障现象背后的原因进行深入分析，全面地探索故障的根源，进一步提供准确的诊断结果以及相应的处置建议及解决方案，可以应用于各个领域的动设备，如制造业、能源领域、交通运输等，为工业生产和日常生活提供高效可靠的设备运维保障。
主权项：1.一种基于大模型和SPC准则的设备故障诊断方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：设备异常状态采集，通过SPC判异规则生成用于设备故障诊断的SPC衍生规则，再基于单参数趋势诊断模型进行故障诊断，完成异常状态的采集；步骤2：以基座大型语言模型为基础进行微调，产生特定任务所需的大型语言模型，即生成设备故障诊断私域大模型；步骤3：应用设备故障诊断私域大模型分析异常设备的状态，完成故障诊断任务。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 未必然数据科技(北京)有限公司 一种基于大模型和SPC准则的设备故障诊断方法
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