突破边界：北航PHM实验室的健康管理大模型与LLM技术的创新交汇

有效解决大模型解析振动数据语义和泛化性等问题。

原标题：LLM破局泛化诊断难题，MSSP刊登北航PHM实验室健康管理大模型交叉研究
文章来源：机器之心
内容字数：4034字

基于大语言模型的轴承故障诊断框架研究

近日，北航PHM实验室的研究团队在《Mechanical System and Signal Processing》期刊上发表了关于轴承故障诊断的新研究成果，提出了一种基于大语言模型（LLM）的故障诊断框架。这一研究旨在提升预训练模型对振动数据的解析与泛化能力，以应对传统故障诊断中的多项挑战。

1. 研究背景与意义

健康管理（PHM）技术是确保设备安全性和经济效益的重要手段，但现有算法模型的泛化性不足，限制了其应用发展。传统的故障诊断面临跨工况适应能力、小样本学习能力和跨对象泛化能力等挑战。因此，研究团队探索了将大语言模型与传统故障诊断技术相结合的可能性，以提高故障诊断的精确度和适应性。

2. 研究创新与框架

论文提出的基于LLM的轴承故障诊断框架，主要创新包括：

• 振动数据特征的文本化处理：融合时域和频域特征提取的方法，将振动信号转化为文本格式，以便高效学习共性特征。
• 微调方法的应用：采用基于LoRA和QLoRA的微调技术，充分利用预训练模型的深层语义理解能力，提升故障诊断的精确度和泛化性能。

3. 实验验证与结果

研究团队通过单数据集实验、跨工况实验及跨数据集迁移实验，验证了框架在跨工况、小样本和跨数据集故障诊断任务上的能力。结果显示，经过跨数据集学习的模型，相较于传统方法提高了约10%的精度。

4. 未来研究方向

该框架未来的发展将包括：

• 进一步结合LLM与故障诊断领域知识，实现深度融合。
• 扩展框架至其他领域对象，如动力和控制系统等。
• 将技术延伸至预测和评估等健康管理领域，构建完整的PHM技术流程。
• 构建多模态信息基础上的健康管理大模型，推动健康管理领域的技术转变。

该研究为故障诊断领域提供了新的思路，促进了大模型与健康管理的交叉研究，具有广泛的应用前景。

论文原文链接：MSSP期刊 | arXiv预印

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