基于深度学习模型和大语言模型的火力发电机故障预测及维护方法

基于深度学习模型和大语言模型的火力发电机故障预测及维护方法,本发明属于机械领域，尤其涉及火力发电机故障预测及维护方法。本发明目的是解决现有技术的大语言模型应用在火电机械故障时间过长，恢复过程的诊断维修效率低下的问题。过程为：采集火力发电机正常工作条件和不同故障类型下的齿轮箱振动数据和温度数据；获得训练好的深度学习模型；构建由故障类型和维修方式组成的问答对；获得训练好的大语言模型；将待测火力发电机的齿轮箱振动数据和温度数据输入训练好的深度学习模型，输出火力发电机是否故障，若无故障输出结果；若有故障输出故障类型；将输出的故障类型输入训练好的大语言模型，输出故障类型对应的维修方式。