一种基于多模态大模型的火电厂设备缺陷智能监测、预警方法及系统

本发明涉及一种基于多模态大模型的火电厂设备缺陷智能监测、预警方法，包括：实时收集设备的运行数据即多模态数据；构建多模态Transformer模型；进行跨模态数据融合与分析；计算设备的异常度；进行未来设备状态预测，预测潜在故障发生的概率；对多模态Transformer模型进行优化。本发明还公开了一种基于多模态大模型的火电厂设备缺陷智能监测、预警系统。本发明采用多模态Transformer模型，结合图像、声音、传感器和文本数据，进行跨模态特征融合，准确率更高，误报率和漏报率更低；对设备状态进行趋势分析，可以预测故障发生时间，预测提前量大大提升，通过异常检测和预测结合，降低突发性故障的概率；在不同火电厂、不同设备之间，迁移适应性强。