一种基于大模型的智能工业故障预测与维护方法及系统

本发明为一种基于大模型的智能工业故障预测与维护方法及系统，所述方法包括如下步骤：1）设备数据采集；2）预处理于设备特征提取；3）大模型驱动的故障预测；4）动态维护计划生成；5）用户反馈与模型优化。本发明通过利用预训练大模型的强泛化能力和工业场景数据的精细调优，系统能够实现更高精度的设备状态预测和动态维护优化，从而降低设备运行风险，提高工业生产效率。本发明通过利用预训练大模型的强泛化能力和工业场景数据的精细调优，系统能够实现更高精度的设备状态预测和动态维护优化，从而降低设备运行风险，提高工业生产效率。