一种融合预训练大语言模型的工业设备剩余寿命预测方法

本发明公开了一种融合预训练大语言模型的工业设备剩余寿命预测方法，属于深度学习、大语言模型、时序数据特征提取等技术领域，针对工业设备时序数据的复杂性和高维特征，首先通过时序数据预处理模块对原始数据进行处理，得到独立分段的退化数据，再利用输入嵌入模块的标记编码、位置编码和时间编码实现对退化数据的编码，然后通过预训练大语言模型参数微调模块实现预训练的大型语言模型与时间序列的特征对齐，并将预训练权重传递给预训练大模型附加网络编码模块，减少需要调整的参数数量，同时提高模型的泛化能力和准确率，最后通过输出层得到工业设备剩余寿命的预测结果。