一种基于大模型自适应推理的设备故障零样本诊断方法

本发明公开了一种基于大模型自适应推理的设备故障零样本诊断方法，涉及水电设备智能诊断技术领域，该方法包括以下具体步骤：获取监测数据与异常特征提取：从水轮发电机组的各类传感器采集实时运行数据，并对数据进行预处理，提取反映设备运行状态的关键特征指标，针对典型部件构建多维运行基线模型以识别异常特征；本发明通过借助预训练大模型，仅利用少量甚至零样本即可开展故障推断，在故障样本匮乏场景下仍能发挥作用，同时，大模型具备强大的自适应能力，可根据不同设备工况和输入信息自动调整推理过程，通过多轮分析和动态提示灵活应对各类复杂场景，当出现新类型异常时，能即时整合新信息进行推理。