摘要
本发明涉及一种信号设备故障诊断方法、装置、设备及介质,其中方法包括以下步骤:对项目资料进行系统化处理,构建项目级知识图谱,对第一大模型进行微调;对产品需求和设计文件进行系统化处理,构建产品级知识图谱,对第二大模型进行微调;当获取到信号设备的故障信息时,发送给第一大模型;第一大模型进行故障诊断,若其能输出准确的故障原因,则将故障原因反馈给用户;否则,下载指定时段的日志,并将故障信息和设备日志发送给第二大模型;第二大模型根据故障信息和设备日志,结合产品级知识,通过智能体生成检索代码,对日志中相关功能变量进行分析,实现故障诊断,输出故障原因,并生成故障报告。与现有技术相比,本发明具有推理准确性高、提高了故障诊断速度等优点。
技术关键词
变量
运算处理单元
图形处理单元
日志
故障诊断推理
监测系统
图谱
人机交互功能
信号设备
项目
预训练模型
定义
分析故障信息
状态转换关系
故障排查方法
历史维修记录
生成方式
错误码信息
精确时间戳
系统为您推荐了相关专利信息
货架期预测方法
BP神经网络预测
变量
标志物
保持良好品质
故障预测特征
故障预测模型
基板管理控制器
硬盘故障
硬件设备
眼部图像处理方法
辅助诊断方法
体征数据分析
样本
数据分析单元
供热系统
电热
隐私保护方法
热电联产机组
电力系统
机器学习方法
力矩
CatBoost算法
样本
核聚变