【儀表網(wǎng) 研發(fā)快訊】旋轉(zhuǎn)機(jī)械是能源、制造等關(guān)鍵領(lǐng)域的重要裝備，其健康狀態(tài)直接關(guān)系到系統(tǒng)的安全與可靠運(yùn)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(fù)雜多變工業(yè)場景下的健康管理需求。
 

研究團(tuán)隊(duì)提出的健康管理框架
 

　　針對這一問題，中國科學(xué)院沈陽自動(dòng)化研究所智能檢測與裝備研究室科研團(tuán)隊(duì)開展研究并提出了一種基于大語言模型的統(tǒng)一旋轉(zhuǎn)機(jī)械健康管理框架。該框架創(chuàng)新性地引入了譜折疊網(wǎng)絡(luò)與語義投影機(jī)制，讓振動(dòng)信號(hào)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(hù)建議等多任務(wù)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(fù)雜工業(yè)設(shè)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(lǐng)域國際期刊 Engineering Applications of Artificial Intelligence。沈陽自動(dòng)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(xué)基金和遼寧省自然科學(xué)基金項(xiàng)目的支持。(智能檢測與裝備研究室)