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龍圖騰網(wǎng)獲悉浙江大學(xué)申請(qǐng)的專利一種基于大語(yǔ)言模型的工業(yè)系統(tǒng)自動(dòng)化故障診斷方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120371587B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-12發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510841657.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F11/07；該發(fā)明授權(quán)一種基于大語(yǔ)言模型的工業(yè)系統(tǒng)自動(dòng)化故障診斷方法是由鐘崴;江浩宇;羅政;周懿;林雪茹設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-06-23向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于大語(yǔ)言模型的工業(yè)系統(tǒng)自動(dòng)化故障診斷方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于大語(yǔ)言模型的工業(yè)系統(tǒng)自動(dòng)化故障診斷方法。方法構(gòu)建了工業(yè)數(shù)據(jù)、自然語(yǔ)言描述與知識(shí)推理的三層映射體系，將現(xiàn)場(chǎng)多源傳感器數(shù)據(jù)語(yǔ)義化轉(zhuǎn)換，并基于歷史數(shù)據(jù)與日志構(gòu)建基于大語(yǔ)言模型的定量計(jì)算模型。借助檢索?增強(qiáng)生成技術(shù)實(shí)時(shí)匹配故障案例作為參考，與異常信息一起輸入基于大語(yǔ)言模型的知識(shí)推理模型中，生成結(jié)構(gòu)化邏輯推理鏈，并進(jìn)一步輸出包含候選故障、成因分析及處置建議的診斷結(jié)論。同時(shí)，通過用戶反饋與強(qiáng)化學(xué)習(xí)機(jī)制，對(duì)模型和知識(shí)庫(kù)進(jìn)行自適應(yīng)更新，有效彌補(bǔ)傳統(tǒng)靜態(tài)規(guī)則與專家經(jīng)驗(yàn)的不足，顯著提升了故障檢測(cè)的準(zhǔn)確性、解釋性與魯棒性，適應(yīng)復(fù)雜多變工況要求。

本發(fā)明授權(quán)一種基于大語(yǔ)言模型的工業(yè)系統(tǒng)自動(dòng)化故障診斷方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于大語(yǔ)言模型的工業(yè)系統(tǒng)自動(dòng)化故障診斷方法，其特征在于，包括步驟： S1，構(gòu)建工業(yè)系統(tǒng)運(yùn)行數(shù)據(jù)集，對(duì)所述工業(yè)系統(tǒng)運(yùn)行數(shù)據(jù)集中數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理； S2，構(gòu)建工業(yè)變量語(yǔ)義化映射關(guān)系，對(duì)工業(yè)數(shù)據(jù)與自然語(yǔ)言描述進(jìn)行轉(zhuǎn)換； S3，構(gòu)建基于大語(yǔ)言模型的定量計(jì)算模型，基于語(yǔ)義融合與綜合推理，輸出異常內(nèi)容； S4，構(gòu)建基于大語(yǔ)言模型的知識(shí)推理模型，對(duì)工業(yè)系統(tǒng)故障進(jìn)行診斷； S5，基于專家反饋機(jī)制優(yōu)化所述知識(shí)推理模型，自適應(yīng)更新知識(shí)庫(kù)和知識(shí)推理模型； 所述步驟S4構(gòu)建基于大語(yǔ)言模型的知識(shí)推理模型，實(shí)現(xiàn)工業(yè)系統(tǒng)的故障診斷包括： 步驟S41，基于檢索-增強(qiáng)-生成技術(shù)，從步驟S14構(gòu)建的工業(yè)系統(tǒng)領(lǐng)域知識(shí)庫(kù)中實(shí)時(shí)檢索出與當(dāng)前異常狀態(tài)高度相關(guān)的故障案例及診斷經(jīng)驗(yàn)； 步驟S42,基于大語(yǔ)言模型對(duì)異常狀態(tài)與歷史故障案例之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)進(jìn)行綜合分析，生產(chǎn)邏輯推理鏈，輸出故障診斷結(jié)論； 所述步驟S41包括： 利用LLaMA的詞向量編碼器將待檢索數(shù)據(jù)和每個(gè)文檔轉(zhuǎn)換為詞向量和： 采用余弦相似度計(jì)算待檢索數(shù)據(jù)與每個(gè)文檔之間的相似度得分,其中代表點(diǎn)成操作，代表向量的模長(zhǎng)： 選擇相似度最高的個(gè)文檔構(gòu)成集合： 將異常信息p與k個(gè)案例拼接，一起作為大語(yǔ)言模型的輸入q： ； 所述步驟S5基于專家反饋機(jī)制優(yōu)化所述知識(shí)推理模型，自適應(yīng)更新知識(shí)庫(kù)和知識(shí)推理模型包括： 步驟S51，反饋優(yōu)化：建立結(jié)構(gòu)化的用戶反饋采集機(jī)制，記錄操作人員對(duì)診斷結(jié)論的評(píng)價(jià)打分，將反饋數(shù)據(jù)作為輸入量通過GRPO算法進(jìn)行強(qiáng)化學(xué)習(xí)，優(yōu)化知識(shí)推理模型的策略； 步驟S52，知識(shí)庫(kù)案例迭代更新：基于專家反饋及行業(yè)最新文獻(xiàn)、設(shè)備維護(hù)手冊(cè)和專家報(bào)告，定期向領(lǐng)域知識(shí)庫(kù)中添加新的故障案例和故障模式。

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