大语言模型辅助的地铁设备故障智能诊断方法及系统

本申请提供了大语言模型辅助的地铁设备故障智能诊断方法及系统，涉及数据处理技术领域，包括：利用大语言模型提取关键信息，构建多维设备故障知识图谱，获得历史故障数据集，提取与故障相关的关键故障监测参数，获得传感状态数据集，判断所述传感器状态数据是否存在异常；调用预构建的传感失真校正算法，生成故障监测校正参数并执行参数矫正，将多维监测数据输入大语言模型驱动的诊断引擎，输出最可能的故障类型、成因分析及推荐处理策略和故障识别报告。本申请解决了现有技术中由于缺乏对非结构化故障文本与结构化监测数据的融合建模能力，导致故障诊断智能化程度低、难以实现精准识别与因果分析的技术问题，提高了故障识别响应速度和精准度。