本技术介绍了一种内燃机智能故障诊断系统及其构建技术。该系统利用先进的大语言模型,能够高效处理复杂的故障模式和多样化的数据输入。系统通过深度学习历史数据和集成专家知识,实现精准的故障诊断与缺陷检测。
背景技术
内燃机故障诊断与缺陷检测是一项旨在确保机械设备可靠性和安全性的关键技术。这项技术的应用范围非常广泛,从汽车工业到航空航天,再到发电厂和其他重型机械行业都有涉及。传统的内燃机故障诊断方法主要依赖于经验丰富的技术人员进行手动检查和试验。但是这种方法有不可避免的缺点:依赖经验、效率低下、主观性强、覆盖范围有限。
大模型(Large Model)的诞生和发展对内燃机故障诊断与缺陷检测产生了积极的影响,这些影响主要体现在以下几个方面:提高诊断精度、实现预测性维护、自动化与智能化、提升故障检测效率、数据驱动的决策支持、降低误诊率、支持多模态信息融合。总的来说,大模型的引入为内燃机故障诊断带来了更加精准、高效的解决方案,提高了系统的可靠性和可用性,同时也推动了相关领域的技术创新与发展。随着技术的不断进步,未来大模型在内燃机故障诊断中的应用将更加广泛和深入。
鉴于此,本文提出了基于大语言模型的内燃机故障诊断与缺陷检测智能体系统。旨在解决传统方法的不足,显著提升故障诊断与缺陷检测的效率和效果。
实现思路