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龙图腾网获悉南京哈卢信息科技有限公司申请的专利基于大模型的故障检测方法及系统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：CN119226985B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202411732254.2，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权基于大模型的故障检测方法及系统是由黄礼成;张蓉;刘杰;姚飞;张伟;孙道广设计研发完成，并于2024-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大模型的故障检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于大模型的故障检测方法及系统，属于故障检测技术领域，其具体包括：从工业系统中采集多源故障数据并进行预处理，提取故障特征形成数据集；加载预训练的大语言模型，并根据故障特征数据集进行微调；利用微调后的模型和故障特征数据集构建故障检测模型，结合自适应优化策略进行训练和评估，获得训练好的模型；将实时采集的故障数据输入模型中，输出初步的故障检测结果，并通过多层次故障分析方法进一步获得故障类型、位置和概率信息，同时反馈结果以优化模型，本发明提高了故障检测的准确性和效率。

本发明授权基于大模型的故障检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于大模型的故障检测方法，其特征在于，包括：步骤S1：从工业系统中采集多源故障数据，并进行预处理，同时，对预处理后的多源故障数据进行故障特征提取，获得故障特征数据集；步骤S2：加载预训练好的大语言模型，并根据故障特征数据集进行微调；步骤S3：利用微调后的大语言模型和故障特征数据集构建故障检测模型，结合自适应优化策略，对故障检测模型进行训练和评估，根据评估结果，对故障检测模型进行优化，获得训练好的故障检测模型；步骤S4：将实时采集的故障数据输入训练好的故障检测模型中，故障检测模型根据输入数据输出初步的故障检测结果，结合多层次故障分析方法，对初步的故障检测结果进行多层次分析，获得故障类型、故障位置和故障概率信息，并将实时的故障检测结果和多层次分析的结果反馈至故障检测模型进行优化；所述步骤S4的具体步骤包括：S4.1：获取实时故障数据，并进行预处理，获得预处理后的实时故障数据，其中，表示第M个预处理后的实时故障数据，M表示预处理后的实时故障数据的数量；S4.2：将输入训练好的故障检测模型中，故障检测模型根据输入数据输出初步的故障检测结果；S4.3：结合多层次故障分析方法，对初步的故障检测结果进行深入分析，并通过知识图谱和专家系统，结合实时故障数据中的特征信息和历史故障案例，判断故障类型、故障位置和故障概率信息；S4.4：将实时故障检测结果和多层次分析结果反馈至故障检测模型，利用强化学习算法，根据反馈结果进行在线更新；所述S4.3的具体步骤包括：S4.31：获取和初步的故障检测结果；S4.32：从历史故障案例、专家经验、设备手册中提取故障知识，并利用知识图谱方法，将提取的故障知识表示为图形化的知识结构，其中，故障类型、故障位置、故障概率信息表示为节点，它们之间的关系被表示为边；S4.33：将初步的故障检测结果输入到预加载的专家系统中，专家系统根据知识图谱中的故障知识，对故障检测结果进行匹配和推理，获得故障类型、故障位置和故障概率信息；S4.34：根据专家系统的推理结果，结合，判断故障的具体类型和位置；S4.35：利用机器学习算法，对历史故障案例进行分析，得到故障发生的概率分布，并根据当前设备的运行状态、故障的具体类型和位置，评估故障发生的概率；所述S4.4的具体步骤包括：S4.41：将实时故障检测结果和多层次分析结果进行整合，生成故障检测报告；S4.42：加载预构建好的强化学习模型，将故障检测报告作为反馈结果，输入到强化学习模型，并设计奖励函数和状态转移规则，利用强化学习策略对强化学习模型进行训练，使强化学习模型能够学习并适应新的故障模式，获得训练后的强化学习模型，公式为： ；其中，表示t+1时刻时，在状态z、动作d、故障特征f和上下文信息g下的质量函数，表示t时刻时，在状态z、动作d、故障特征f和上下文信息g下的质量函数，表示学习率，表示采取动作d后立即获得的奖励，表示折扣因子，表示t时刻时，在下一个状态、动作、故障特征和上下文信息下的质量函数的最大值，、、、分别表示下一个状态、动作、故障特征和上下文信息，表示特征权重，表示特征函数，表示约束权重，表示约束函数；S4.43：根据强化学习模型的训练结果，调整故障检测模型的参数，并对调整后的故障检测模型进行准确性评估，同时，根据评估结果，对故障检测模型进行进一步的优化和调整；若评估结果不理想，则返回步骤S4.42，重新训练强化学习模型，并再次更新故障检测模型；若评估结果满足要求，则输出结果，结束流程。

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