本申請(qǐng)涉及計(jì)算機(jī)，尤其涉及一種農(nóng)機(jī)故障分類方法、裝置、電子設(shè)備及可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、隨著農(nóng)機(jī)機(jī)械化程度越來越高，在農(nóng)忙時(shí)節(jié)有大量的農(nóng)機(jī)在不同地區(qū)、不同環(huán)境下進(jìn)行各種類型的農(nóng)機(jī)作業(yè)。在農(nóng)機(jī)作業(yè)過程中不可避免的會(huì)出現(xiàn)不同類型的故障，這些故障對(duì)農(nóng)機(jī)正常作業(yè)產(chǎn)生了不同程度的影響。如何能夠根據(jù)機(jī)手對(duì)農(nóng)機(jī)故障現(xiàn)象的描述實(shí)現(xiàn)對(duì)農(nóng)機(jī)故障的快速分類，成為縮短農(nóng)機(jī)故障修復(fù)時(shí)間的一個(gè)重要因素。

2、現(xiàn)有的農(nóng)機(jī)故障分類通常采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法模型，通過收集農(nóng)機(jī)故障和分類的歷史數(shù)據(jù)，搭建多層算法模型來訓(xùn)練農(nóng)機(jī)故障描述與故障分類之間的邏輯關(guān)系模型，將新的農(nóng)機(jī)故障描述信息輸入算法模型得到相應(yīng)的故障分類建議。但是由于農(nóng)機(jī)產(chǎn)品更新?lián)Q代頻繁，且農(nóng)機(jī)作業(yè)環(huán)境多樣，農(nóng)機(jī)故障分類也會(huì)隨著農(nóng)機(jī)型號(hào)、作業(yè)環(huán)境等農(nóng)機(jī)使用場景的不同發(fā)生較大的變化，由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法模型需要大量的故障數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，無法隨著農(nóng)機(jī)型號(hào)和作業(yè)環(huán)境的快速變化及時(shí)訓(xùn)練和更新模型，從而導(dǎo)致農(nóng)機(jī)故障分類結(jié)果與實(shí)際農(nóng)機(jī)故障類型偏差較大，農(nóng)機(jī)故障分類的準(zhǔn)確性較低。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、有鑒于此，本申請(qǐng)實(shí)施例至少提供一種農(nóng)機(jī)故障分類方法、裝置、電子設(shè)備及可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，基于大語言模型處理故障描述數(shù)據(jù)，并通過查詢基于大語言模型構(gòu)建的農(nóng)機(jī)故障矢量數(shù)據(jù)庫，得到既符合農(nóng)機(jī)故障描述，又符合農(nóng)機(jī)使用場景的農(nóng)機(jī)故障分類，提高了農(nóng)機(jī)故障分類的準(zhǔn)確性。

2、本申請(qǐng)主要包括以下幾個(gè)方面：

3、第一方面，本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種農(nóng)機(jī)故障分類方法，所述方法包括：

4、獲取目標(biāo)故障農(nóng)機(jī)的第一故障描述數(shù)據(jù)和第一故障相關(guān)數(shù)據(jù)；所述第一故障相關(guān)數(shù)據(jù)包括所述目標(biāo)故障農(nóng)機(jī)的故障農(nóng)機(jī)類型數(shù)據(jù)、故障地點(diǎn)數(shù)據(jù)以及故障時(shí)間數(shù)據(jù)；

5、基于所述第一故障描述數(shù)據(jù)、大語言模型以及預(yù)設(shè)模型提示詞，確定所述第一故障描述數(shù)據(jù)的第一故障描述矢量；

6、基于所述第一故障描述矢量和所述第一故障相關(guān)數(shù)據(jù)，從農(nóng)機(jī)故障矢量數(shù)據(jù)庫中查詢得到多個(gè)目標(biāo)候選記錄；所述農(nóng)機(jī)故障矢量數(shù)據(jù)庫的每個(gè)記錄中存儲(chǔ)有基于歷史故障農(nóng)機(jī)的第二故障描述數(shù)據(jù)、第二故障相關(guān)數(shù)據(jù)以及故障分類數(shù)據(jù)確定的農(nóng)機(jī)故障分類矢量數(shù)據(jù)模型數(shù)據(jù)；所述目標(biāo)候選記錄為對(duì)應(yīng)的故障相關(guān)數(shù)據(jù)與所述第一故障相關(guān)數(shù)據(jù)相同或相似，且對(duì)應(yīng)的故障描述矢量與所述第一故障描述矢量的相似度大于或等于預(yù)設(shè)相似度閾值的記錄；

7、基于各個(gè)所述目標(biāo)候選記錄對(duì)應(yīng)的故障描述矢量與所述第一故障描述矢量的相似度、各個(gè)所述目標(biāo)候選記錄對(duì)應(yīng)的故障分類矢量以及預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)聚類算法，確定所述目標(biāo)故障農(nóng)機(jī)的故障分類。

8、第二方面，本申請(qǐng)實(shí)施例還提供了一種農(nóng)機(jī)故障分類裝置，所述農(nóng)機(jī)故障分類裝置包括：

9、獲取模塊，用于獲取目標(biāo)故障農(nóng)機(jī)的第一故障描述數(shù)據(jù)和第一故障相關(guān)數(shù)據(jù)；所述第一故障相關(guān)數(shù)據(jù)包括所述目標(biāo)故障農(nóng)機(jī)的故障農(nóng)機(jī)類型數(shù)據(jù)、故障地點(diǎn)數(shù)據(jù)以及故障時(shí)間數(shù)據(jù)；

10、第一確定模塊，用于基于所述第一故障描述數(shù)據(jù)、大語言模型以及預(yù)設(shè)模型提示詞，確定所述第一故障描述數(shù)據(jù)的第一故障描述矢量；

11、混合查詢模塊，用于基于所述第一故障描述矢量和所述第一故障相關(guān)數(shù)據(jù)，從農(nóng)機(jī)故障矢量數(shù)據(jù)庫中查詢得到多個(gè)目標(biāo)候選記錄；所述農(nóng)機(jī)故障矢量數(shù)據(jù)庫的每個(gè)記錄中存儲(chǔ)有基于歷史故障農(nóng)機(jī)的第二故障描述數(shù)據(jù)、第二故障相關(guān)數(shù)據(jù)以及故障分類數(shù)據(jù)確定的農(nóng)機(jī)故障分類矢量數(shù)據(jù)模型數(shù)據(jù)；所述目標(biāo)候選記錄為對(duì)應(yīng)的故障相關(guān)數(shù)據(jù)與所述第一故障相關(guān)數(shù)據(jù)相同或相似，且對(duì)應(yīng)的故障描述矢量與所述第一故障描述矢量的相似度大于或等于預(yù)設(shè)相似度閾值的記錄；

12、第二確定模塊，用于基于各個(gè)所述目標(biāo)候選記錄對(duì)應(yīng)的故障描述矢量與所述第一故障描述矢量的相似度、各個(gè)所述目標(biāo)候選記錄對(duì)應(yīng)的故障分類矢量以及預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)聚類算法，確定所述目標(biāo)故障農(nóng)機(jī)的故障分類。

13、第三方面，本申請(qǐng)實(shí)施例還提供了一種電子設(shè)備，包括：處理器、存儲(chǔ)器和總線，所述存儲(chǔ)器存儲(chǔ)有所述處理器可執(zhí)行的機(jī)器可讀指令，當(dāng)電子設(shè)備運(yùn)行時(shí)，所述處理器與所述存儲(chǔ)器之間通過所述總線進(jìn)行通信，所述機(jī)器可讀指令被所述處理器運(yùn)行時(shí)執(zhí)行如上所述的農(nóng)機(jī)故障分類方法的步驟。

14、第四方面，本申請(qǐng)實(shí)施例還提供了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器運(yùn)行時(shí)執(zhí)行如上所述的農(nóng)機(jī)故障分類方法的步驟。

15、本申請(qǐng)實(shí)施例提供的一種農(nóng)機(jī)故障分類方法、裝置、電子設(shè)備及可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，獲取目標(biāo)故障農(nóng)機(jī)的第一故障描述數(shù)據(jù)和第一故障相關(guān)數(shù)據(jù)；第一故障相關(guān)數(shù)據(jù)包括目標(biāo)故障農(nóng)機(jī)的故障農(nóng)機(jī)類型數(shù)據(jù)、故障地點(diǎn)數(shù)據(jù)以及故障時(shí)間數(shù)據(jù)；基于第一故障描述數(shù)據(jù)、大語言模型以及預(yù)設(shè)模型提示詞，確定第一故障描述數(shù)據(jù)的第一故障描述矢量；基于第一故障描述矢量和第一故障相關(guān)數(shù)據(jù)，從農(nóng)機(jī)故障矢量數(shù)據(jù)庫中查詢得到多個(gè)目標(biāo)候選記錄；農(nóng)機(jī)故障矢量數(shù)據(jù)庫的每個(gè)記錄中存儲(chǔ)有基于歷史故障農(nóng)機(jī)的第二故障描述數(shù)據(jù)、第二故障相關(guān)數(shù)據(jù)以及故障分類數(shù)據(jù)確定的農(nóng)機(jī)故障分類矢量數(shù)據(jù)模型數(shù)據(jù)；目標(biāo)候選記錄為對(duì)應(yīng)的故障相關(guān)數(shù)據(jù)與第一故障相關(guān)數(shù)據(jù)相同或相似，且對(duì)應(yīng)的故障描述矢量與第一故障描述矢量的相似度大于或等于預(yù)設(shè)相似度閾值的記錄；基于各個(gè)目標(biāo)候選記錄對(duì)應(yīng)的故障描述矢量與第一故障描述矢量的相似度、各個(gè)目標(biāo)候選記錄對(duì)應(yīng)的故障分類矢量以及預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)聚類算法，確定目標(biāo)故障農(nóng)機(jī)的故障分類。這樣，基于大語言模型處理故障描述數(shù)據(jù)，并通過查詢基于大語言模型構(gòu)建的農(nóng)機(jī)故障矢量數(shù)據(jù)庫，得到既符合農(nóng)機(jī)故障描述，又符合農(nóng)機(jī)使用場景的農(nóng)機(jī)故障分類，提高了農(nóng)機(jī)故障分類的準(zhǔn)確性。

16、為使本申請(qǐng)的上述目的、特征和優(yōu)點(diǎn)能更明顯易懂，下文特舉較佳實(shí)施例，并配合所附附圖，作詳細(xì)說明如下。

技術(shù)特征：

1.一種農(nóng)機(jī)故障分類方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的農(nóng)機(jī)故障分類方法，其特征在于，在所述獲取目標(biāo)故障農(nóng)機(jī)的第一故障描述數(shù)據(jù)和第一故障相關(guān)數(shù)據(jù)之前，根據(jù)以下步驟構(gòu)建所述農(nóng)機(jī)故障矢量數(shù)據(jù)庫：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的農(nóng)機(jī)故障分類方法，其特征在于，所述基于所述第一故障描述數(shù)據(jù)、大語言模型以及預(yù)設(shè)模型提示詞，確定所述第一故障描述數(shù)據(jù)的第一故障描述矢量，包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的農(nóng)機(jī)故障分類方法，其特征在于，在將所述第一故障描述數(shù)據(jù)和所述預(yù)設(shè)模型提示詞輸入所述大語言模型之后，所述方法還包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求2所述的農(nóng)機(jī)故障分類方法，其特征在于，所述基于所述第一故障描述矢量和所述第一故障相關(guān)數(shù)據(jù)，從農(nóng)機(jī)故障矢量數(shù)據(jù)庫中查詢得到多個(gè)目標(biāo)候選記錄，包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的農(nóng)機(jī)故障分類方法，其特征在于，所述基于各個(gè)所述目標(biāo)候選記錄對(duì)應(yīng)的故障描述矢量與所述第一故障描述矢量的相似度、各個(gè)所述目標(biāo)候選記錄對(duì)應(yīng)的故障分類矢量以及預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)聚類算法，確定所述目標(biāo)故障農(nóng)機(jī)的故障分類，包括：

7.一種農(nóng)機(jī)故障分類裝置，其特征在于，所述農(nóng)機(jī)故障分類裝置包括：

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的農(nóng)機(jī)故障分類裝置，其特征在于，在獲取目標(biāo)故障農(nóng)機(jī)的目標(biāo)故障描述數(shù)據(jù)和目標(biāo)故障相關(guān)數(shù)據(jù)之前，所述混合查詢模塊還用根據(jù)以下步驟構(gòu)建所述農(nóng)機(jī)故障矢量數(shù)據(jù)庫：

9.一種電子設(shè)備，其特征在于，包括：處理器、存儲(chǔ)器和總線，所述存儲(chǔ)器存儲(chǔ)有所述處理器可執(zhí)行的機(jī)器可讀指令，當(dāng)電子設(shè)備運(yùn)行時(shí)，所述處理器與所述存儲(chǔ)器之間通過所述總線進(jìn)行通信，所述機(jī)器可讀指令被所述處理器運(yùn)行時(shí)執(zhí)行如權(quán)利要求1至6任一所述的農(nóng)機(jī)故障分類方法的步驟。

10.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器運(yùn)行時(shí)執(zhí)行如權(quán)利要求1至6任一所述的農(nóng)機(jī)故障分類方法的步驟。

技術(shù)總結(jié)
本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N農(nóng)機(jī)故障分類方法、裝置、電子設(shè)備及可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，獲取目標(biāo)故障農(nóng)機(jī)的第一故障描述數(shù)據(jù)和第一故障相關(guān)數(shù)據(jù)；基于第一故障描述數(shù)據(jù)、大語言模型以及預(yù)設(shè)模型提示詞，確定第一故障描述數(shù)據(jù)的第一故障描述矢量；基于第一故障描述矢量和第一故障相關(guān)數(shù)據(jù)，從農(nóng)機(jī)故障矢量數(shù)據(jù)庫中查詢得到多個(gè)目標(biāo)候選記錄；基于各個(gè)目標(biāo)候選記錄對(duì)應(yīng)的故障描述矢量與第一故障描述矢量的相似度、故障分類矢量以及預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)聚類算法，確定目標(biāo)故障農(nóng)機(jī)的故障分類。這樣，基于大語言模型處理故障描述數(shù)據(jù)，并通過查詢基于大語言模型構(gòu)建的農(nóng)機(jī)故障矢量數(shù)據(jù)庫，得到既符合農(nóng)機(jī)故障描述，又符合農(nóng)機(jī)使用場景的農(nóng)機(jī)故障分類，提高了農(nóng)機(jī)故障分類的準(zhǔn)確性。

技術(shù)研發(fā)人員：劉鵬,丁瀟,董奇明
受保護(hù)的技術(shù)使用者：濰柴雷沃智慧農(nóng)業(yè)科技股份有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/26