旋轉機械是能源、制造等關鍵領域的重要裝備，其健康狀態(tài)直接關系到系統(tǒng)的安全與可靠運行。傳統(tǒng)的故障診斷方法多針對單一部件或特定工況，難以滿足復雜多變工業(yè)場景下的健康管理需求。 
研究團隊提出的健康管理框架
針對這一問題，中國科學院沈陽自動化研究所智能檢測與裝備研究室科研團隊開展研究并提出了一種基于大語言模型的統(tǒng)一旋轉機械健康管理框架。該框架創(chuàng)新性地引入了譜折疊網(wǎng)絡與語義投影機制，讓振動信號與語言模型語義空間深度融合，可在統(tǒng)一體系下完成異常檢測、故障診斷和維護建議等多任務推理。
研究表明，該方法在多部件、多工況條件下表現(xiàn)出良好的泛化性與可解釋性，為復雜工業(yè)設備的智能健康管理提供了新思路。
該成果以A unified rotating machinery health management framework leveraging large language models for diverse components,conditions,and tasks為題，發(fā)表于人工智能領域國際期刊 Engineering Applications of Artificial Intelligence。沈陽自動化所博士研究生彭浩天為論文第一作者，王偉研究員、高潔副研究員為通訊作者。該研究得到了國家自然科學基金和遼寧省自然科學基金項目的支持。(智能檢測與裝備研究室)
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