一种基于扩散大模型的智能制造设备控制方法及系统

本发明涉及制造设备控制技术领域，尤其涉及一种基于扩散大模型的智能制造设备控制方法及系统。所述方法包括以下步骤：获取智能制造设备多模态类型数据；基于智能制造设备多模态类型数据进行时序数据采集，生成初始多模态数据集；对初始多模态数据集进行运行模态融合，生成制造设备多模态运行数据；基于预设的扩散大模型对制造设备多模态运行数据进行设备虚拟运行处理，生成设备运行虚拟状态分布图；基于设备运行虚拟状态分布图对初始化后的扩散大模型进行物理约束优化，生成设备物理特性匹配扩散模型。本发明通过结合扩散大模型、多模态数据融合、增量学习和差分隐私保护，提高了智能制造设备控制的精准性和适应性。