一种基于多模态大模型的工业监视与预警方法及系统

本发明涉及自动化与人工智能交叉技术领域，尤其是涉及一种基于多模态大模型的工业监视与预警方法及系统，所述方法，包括获取多模态工业数据，对获取的多模态工业数据进行初步特征处理，基于提取后的初步特征进行深度特征提取融合，将多模态融合特征矩阵作为输入构建多模态大模型，对构建完成的多模态大模型进行模型训练，利用训练完成的多模态大模型进行实时监测与异常预警，本发明通过对视觉模态的缺陷特征矩阵、运动模态的轨迹相似度矩阵、传感模态的时序重构矩阵，并通过动态时间规整与跨模态参数共享实现时空对齐与特征关联，能同时捕捉产品质量、设备动作、运行状态的关联异常解决了传统方法对多源异构数据协同分析能力不足的问题。