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龙图腾网获悉大连地铁科技有限公司申请的专利大语言模型辅助的地铁设备故障智能诊断方法及系统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：CN120337106B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202510821833.2，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权大语言模型辅助的地铁设备故障智能诊断方法及系统是由刁大为;马劲航;谢常宝;李刚;李萌宇;孙洪波;李齐;苏霄;王鹤桐;刘野;乐翔;李季;曹楠;王野设计研发完成，并于2025-06-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本大语言模型辅助的地铁设备故障智能诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供了大语言模型辅助的地铁设备故障智能诊断方法及系统，涉及数据处理技术领域，包括：利用大语言模型提取关键信息，构建多维设备故障知识图谱，获得历史故障数据集，提取与故障相关的关键故障监测参数，获得传感状态数据集，判断所述传感器状态数据是否存在异常；调用预构建的传感失真校正算法，生成故障监测校正参数并执行参数矫正，将多维监测数据输入大语言模型驱动的诊断引擎，输出最可能的故障类型、成因分析及推荐处理策略和故障识别报告。本申请解决了现有技术中由于缺乏对非结构化故障文本与结构化监测数据的融合建模能力，导致故障诊断智能化程度低、难以实现精准识别与因果分析的技术问题，提高了故障识别响应速度和精准度。

本发明授权大语言模型辅助的地铁设备故障智能诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.大语言模型辅助的地铁设备故障智能诊断方法，其特征在于，所述方法包括： P100、获取地铁设备的运行数据，包括设备的传感器数据、故障历史记录、运行环境数据，所述故障历史记录的文本包括历史维保记录、运行日志和故障描述； P200、对所述故障历史记录的文本进行预处理，利用大语言模型执行命名实体识别、语义分析和关系抽取，提取关键信息，所述关键信息包括设备类型、故障现象、时间节点、处理措施、运行环境，其中，大语言模型为通过面向地铁设备运维场景构建的专用文本语料集进行微调得到的； P300、将提取的所述关键信息进行系统化整理，构建多维设备故障知识图谱，定义实体节点及所述实体节点语义关系边，形成结构化的知识库，所述实体节点包括故障类型节点、故障原因节点、处理措施节点、设备名称节点、部件位置节点、环境条件节点； P400、基于多维设备故障知识图谱，利用大语言模型结合图神经网络，对设备故障数据进行深度学习与语义建模，获得历史故障数据集，所述历史故障数据集包括多维特征表示、故障因果链条和语义增强推理模型； P500、遍历所述历史故障数据集，提取与故障相关的关键故障监测参数，采集所述参数对应的传感器状态数据，获得传感状态数据集，并对传感状态数据集进行异常识别，判断所述传感器状态数据是否存在数据漂移、数据缺失、信号失真、状态异常； P600、基于异常识别结果，调用预构建的传感，失真校正算法，生成故障监测校正参数并执行参数矫正，将所述故障监测校正参数添加至故障状态数据中，形成经增强的多维监测数据集，所述故障状态数据为在设备运行过程中，由监测系统采集并与故障事件相关联的数据记录集合； P700、将多维监测数据集中多维监测数据输入大语言模型驱动的诊断引擎，通过自然语言问答、多轮推理，输出最可能的故障类型、成因分析及推荐处理策略和故障识别报告。

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