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龙图腾网获悉和尘自仪(嘉兴)科技有限公司申请的专利一种基于自然语言故障特征与大模型知识增强推理的工业故障诊断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：CN120821995B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202511269800.8，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种基于自然语言故障特征与大模型知识增强推理的工业故障诊断方法及系统是由王大林;解光耀;万欣辉设计研发完成，并于2025-09-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自然语言故障特征与大模型知识增强推理的工业故障诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及工业设备状态监测与智能故障诊断的技术领域，公开了一种基于自然语言故障特征与大模型知识增强推理的工业故障诊断方法及系统，包括：在设备运行阶段，获取来自被测设备的多源监测与状态分析结果；将特征转换为结构化自然语言的故障特征文本；对故障特征文本进行向量化编码，在预构建的工业故障知识库中执行相似度检索，召回知识片段；基于故障特征文本与召回知识片段构建推理提示词，输入至大语言模型以进行知识增强推理，生成诊断结果。本发明有效解决了现有基于规则库或知识图谱的智能诊断技术存在数值证据与语义知识难以统一、知识覆盖与更新成本高、跨工况迁移与结论一致性不足的问题。

本发明授权一种基于自然语言故障特征与大模型知识增强推理的工业故障诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于自然语言故障特征与大模型知识增强推理的工业故障诊断方法，其特征在于，包括： 在设备运行阶段，获取来自被测设备的多源监测与状态分析结果，所述分析结果至少包括振动频谱特征、轴心轨迹特征与运行参数趋势特征； 所述获取来自被测设备的多源监测与状态分析结果，包括： 对振动原始信号执行快速傅里叶变换，基于预设的峰值突出度阈值提取代表性频谱峰，并按频率分辨率合并相近峰，确定基频及其倍频； 采集X、Y方向位移构成轴心轨迹点集，对轨迹执行质心平移与主方向对齐，计算曲率扰动与距离扰动并检测轨迹交叉点数，据此将轨迹判定为8字形、扁椭圆、香蕉形或正常椭圆； 在滑动时间窗口内对温度、电流、振动幅值的慢变参数计算均值、标准差与趋势斜率，并结合动态阈值区间判定超限、波动性异常与趋势异常，以形成结构化状态分析结果； 将所述特征转换为结构化自然语言的故障特征文本： 将振动频谱、轴心轨迹、运行参数趋势特征的自然语言描述结果合并，生成统一的故障特征文本描述，作为推理输入内容之一； 对所述故障特征文本进行向量化编码，在预构建的工业故障知识库中执行相似度检索，召回与设备类型、部件与工况相关的知识片段： 将所述故障特征文本经嵌入模型编码为查询向量； 将维修手册、历史案例与专家经验的非结构化知识按设备类型、故障部件、故障特征分段并嵌入编码，建立向量索引； 基于余弦相似度执行Top-K检索，并按设备型号、工况标签与时间戳进行过滤，返回与当前场景最相关的知识片段及其来源标识； 所述工业故障知识库包括结构化数据与非结构化文档，其中： 结构化数据包含参数阈值表、部件层次结构与常见故障对因表； 非结构化文档包含维修手册、历史故障案例与专家经验条目； 将非结构化文档按段落加标识符分段并由嵌入模型编码为向量，建立向量索引以支持Top-K检索与基于设备型号、工况标签、时间戳的过滤； 基于所述故障特征文本与召回知识片段构建推理提示词，输入至大语言模型以进行知识增强推理，生成包含故障类型、受影响部件、诊断依据与处置建议的诊断结果： 根据角色、任务、约束、格式的提示词模板构建推理提示词； 将所述故障特征文本与Top-K知识片段拼接输入大语言模型，按结构化字段输出故障类型、故障表现、故障分析推理过程、诊断结果置信度与维修建议； 当所述故障特征文本与Top-K知识片段的匹配度低于阈值时，故障类型输出为无故障、诊断结果置信度输出为低，其余字段留空。

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