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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于大语言模型的工业系统自动化故障诊断方法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：CN120371587B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202510841657.9，技术领域涉及：G06F11/07；该发明授权一种基于大语言模型的工业系统自动化故障诊断方法是由钟崴;江浩宇;罗政;周懿;林雪茹设计研发完成，并于2025-06-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大语言模型的工业系统自动化故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大语言模型的工业系统自动化故障诊断方法。方法构建了工业数据、自然语言描述与知识推理的三层映射体系，将现场多源传感器数据语义化转换，并基于历史数据与日志构建基于大语言模型的定量计算模型。借助检索‑增强生成技术实时匹配故障案例作为参考，与异常信息一起输入基于大语言模型的知识推理模型中，生成结构化逻辑推理链，并进一步输出包含候选故障、成因分析及处置建议的诊断结论。同时，通过用户反馈与强化学习机制，对模型和知识库进行自适应更新，有效弥补传统静态规则与专家经验的不足，显著提升了故障检测的准确性、解释性与鲁棒性，适应复杂多变工况要求。

本发明授权一种基于大语言模型的工业系统自动化故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型的工业系统自动化故障诊断方法，其特征在于，包括步骤： S1，构建工业系统运行数据集，对所述工业系统运行数据集中数据进行预处理； S2，构建工业变量语义化映射关系，对工业数据与自然语言描述进行转换； S3，构建基于大语言模型的定量计算模型，基于语义融合与综合推理，输出异常内容； S4，构建基于大语言模型的知识推理模型，对工业系统故障进行诊断； S5，基于专家反馈机制优化所述知识推理模型，自适应更新知识库和知识推理模型； 所述步骤S4构建基于大语言模型的知识推理模型，实现工业系统的故障诊断包括： 步骤S41，基于检索-增强-生成技术，从步骤S14构建的工业系统领域知识库中实时检索出与当前异常状态高度相关的故障案例及诊断经验； 步骤S42,基于大语言模型对异常状态与历史故障案例之间的内在关联进行综合分析，生产逻辑推理链，输出故障诊断结论； 所述步骤S41包括： 利用LLaMA的词向量编码器将待检索数据和每个文档转换为词向量和： 采用余弦相似度计算待检索数据与每个文档之间的相似度得分,其中代表点成操作，代表向量的模长： 选择相似度最高的个文档构成集合： 将异常信息p与k个案例拼接，一起作为大语言模型的输入q： ； 所述步骤S5基于专家反馈机制优化所述知识推理模型，自适应更新知识库和知识推理模型包括： 步骤S51，反馈优化：建立结构化的用户反馈采集机制，记录操作人员对诊断结论的评价打分，将反馈数据作为输入量通过GRPO算法进行强化学习，优化知识推理模型的策略； 步骤S52，知识库案例迭代更新：基于专家反馈及行业最新文献、设备维护手册和专家报告，定期向领域知识库中添加新的故障案例和故障模式。

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