本發(fā)明涉及煤礦設(shè)備性能預(yù)測與預(yù)警，具體涉及一種基于煤礦垂直領(lǐng)域大模型的設(shè)備性能預(yù)測方法。

背景技術(shù)：

1、礦井關(guān)鍵機械設(shè)備的有效監(jiān)控是保障生產(chǎn)安全和效率的重要因素。傳統(tǒng)的設(shè)備監(jiān)控方法主要依賴定期的人工檢查，這種依賴于人力的方法不僅耗時、成本高，而且可能因為檢查的不及時錯過了故障早期的重要信號。此外，手動監(jiān)測難以全面覆蓋所有設(shè)備的運行狀態(tài)，尤其是在礦井環(huán)境條件快速變化時，容易遺漏關(guān)鍵異常。

2、現(xiàn)有的自動監(jiān)測系統(tǒng)及方法通常只依賴基本的傳感器信息或簡單的數(shù)據(jù)分析，這使得它們在準(zhǔn)確性和適應(yīng)性方面受限。這些系統(tǒng)往往缺乏深度學(xué)習(xí)和預(yù)測性維護的能力，不能針對特定的設(shè)備問題提供動態(tài)的解決策略，導(dǎo)致在應(yīng)對復(fù)雜或非預(yù)期問題時反應(yīng)不夠迅速或準(zhǔn)確。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供一種基于煤礦垂直領(lǐng)域大模型的設(shè)備性能預(yù)測方法，以解決上述現(xiàn)有技術(shù)的不足。

2、為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用如下技術(shù)方案：

3、一種基于煤礦垂直領(lǐng)域大模型的設(shè)備性能預(yù)測方法，包括以下步驟：

4、s1、采集煤礦設(shè)備的歷史運行數(shù)據(jù)并對采集到的數(shù)據(jù)進行預(yù)處理；

5、s2、將預(yù)處理后的煤礦設(shè)備歷史運行數(shù)據(jù)結(jié)合煤礦垂直領(lǐng)域的知識構(gòu)建領(lǐng)域知識圖譜；

6、s3、在通用大模型的基礎(chǔ)上結(jié)合領(lǐng)域知識圖譜進行模型訓(xùn)練，同時采用深度學(xué)習(xí)方法進行微調(diào)，并利用若干標(biāo)簽數(shù)據(jù)進行監(jiān)督學(xué)習(xí)，得到設(shè)備性能預(yù)測大模型并部署到實際應(yīng)用中；

7、s4、采集煤礦設(shè)備的實時運行數(shù)據(jù)并進行預(yù)處理；

8、s5、將預(yù)處理后的煤礦設(shè)備實時運行數(shù)據(jù)輸入到設(shè)備性能預(yù)測大模型進行性能預(yù)測，當(dāng)模型預(yù)測到潛在故障時，觸發(fā)告警并提供維護建議。

9、進一步地，所述煤礦設(shè)備的歷史運行數(shù)據(jù)通過從設(shè)備監(jiān)控系統(tǒng)進行獲取，所述礦用機電設(shè)備的歷史運行數(shù)據(jù)包括可靠性數(shù)據(jù)、維護記錄、故障類型及頻率或其他能夠表征礦用機電設(shè)備歷史運行狀態(tài)的數(shù)據(jù)。

10、進一步地，所述煤礦垂直領(lǐng)域的知識采用網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)、數(shù)據(jù)api接口或者數(shù)據(jù)集等方式進行獲取，包括但不限于設(shè)備制造商的技術(shù)文檔、操作手冊、歷史故障報告、維護記錄以及通過專家訪談和培訓(xùn)材料獲取的信息。

11、進一步地，所述煤礦設(shè)備的實時運行數(shù)據(jù)通過傳感器和信號采集器進行獲取，包括礦用設(shè)備的振動、溫度、壓力或其他能夠表征礦用設(shè)備運行狀態(tài)的模擬信號，所述傳感器和信號采集器內(nèi)置有模數(shù)轉(zhuǎn)化器。

12、進一步地，對采集到的煤礦設(shè)備歷史運行數(shù)據(jù)和實時運行數(shù)據(jù)的預(yù)處理包括但不限于去除異常值、缺失值處理、標(biāo)椎化處理以及歸一化處理；具體通過以下方法實現(xiàn)：所述異常值的處理使用箱型圖、z-score或其他統(tǒng)計方法來識別并決定刪除或修正數(shù)據(jù)；所述缺失值處理使用均值法、中值法或插值法對數(shù)據(jù)進行處理；所述數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化處理通過以下公式(1)表示；所述數(shù)據(jù)的歸一化處理通過以下公式(2)表示：

13、

14、公式(1)、(2)中：x表示采集到的礦用機電設(shè)備的運行歷史數(shù)據(jù)；z表示標(biāo)準(zhǔn)化處理后的數(shù)據(jù)；μ是均值；σ是標(biāo)準(zhǔn)差；x′表示歸一化處理后的數(shù)據(jù)；min(x)表示原始數(shù)據(jù)中的最小值；max(x)表示原始數(shù)據(jù)中的最大值。

15、進一步地，所述領(lǐng)域知識圖譜的構(gòu)建具體通過以下步驟實現(xiàn)：

16、s21、通過自然語言處理和信息抽取技術(shù)將煤炭行業(yè)知識和設(shè)備歷史數(shù)據(jù)映射為實體和屬性，每個屬性均包括數(shù)值或描述性文字，并進行向量化處理，該步驟通過以下式(3)表示：

17、e＝(a1,a2,…,an)?????????????????????(3)

18、式(3)中：e表示一個煤礦設(shè)備實體向量，an表示煤礦設(shè)備實體e的第n個屬性；

19、s22、通過語義分析和關(guān)系抽取技術(shù)獲取實體之間的關(guān)系，并進行關(guān)系的建模和鏈接，構(gòu)建知識圖譜，該步驟通過以下公式(4)表示：

20、r(e1,e2)＝ω???????????????????????(4)

21、公式(4)中：e1和e2表示兩個實體，r表示實體間的關(guān)系，如從屬或因果關(guān)系，ω為權(quán)重值，表示兩個實體間關(guān)系的強度或重要性。

22、進一步地，所述步驟s3中，所述深度學(xué)習(xí)方法采用基于transformer的大模型進行微調(diào)，包括但不限于：

23、模型微調(diào)與驗證，通過模擬煤礦環(huán)境的測試場景，檢查模型在處理實際工況數(shù)據(jù)時的表現(xiàn)，包括對模型的預(yù)測結(jié)果進行詳細(xì)分析，確保能夠準(zhǔn)確識別設(shè)備的性能波動和潛在故障；

24、性能評估，采用標(biāo)準(zhǔn)的評估指標(biāo)來衡量模型在不同操作條件下的性能，幫助識別模型的強項和弱點，為后續(xù)的優(yōu)化提供依據(jù)；

25、誤差分析，對模型的預(yù)測錯誤進行深入分析，識別導(dǎo)致錯誤的原因，進一步調(diào)整模型參數(shù)和訓(xùn)練策略，減少誤差；

26、損失函數(shù)優(yōu)化，根據(jù)誤差分析的結(jié)果調(diào)整模型的損失函數(shù)，優(yōu)化學(xué)習(xí)過程；

27、迭代微調(diào)，綜合前述步驟的反饋，迭代微調(diào)模型。

28、進一步地，所述設(shè)備性能預(yù)測大模型預(yù)測到潛在故障時，觸發(fā)告警并提供維護建議的決策支持邏輯通過以下公式(5)表示：

29、

30、公式(5)中：action表示維護建議，riskscore表示設(shè)備性能預(yù)測大模型計算得出的故障風(fēng)險評分，threshold表示風(fēng)險評分的閾值，otherwise表示其他情況。

31、進一步地，所述故障風(fēng)險評分通過以下公式(6)進行計算：

32、risk?score＝pfault×iimpact?????????????????(6)

33、公式(6)中：pfault是模型預(yù)測的設(shè)備出現(xiàn)故障的概率，該概率值是設(shè)備性能預(yù)測大模型輸出的性能預(yù)結(jié)果經(jīng)sigmoid函數(shù)轉(zhuǎn)換后得到的；iimpact是故障可能導(dǎo)致的影響的預(yù)估嚴(yán)重性，通常由歷史數(shù)據(jù)和專家系統(tǒng)預(yù)設(shè)，具體實施過程中可根據(jù)行業(yè)大模型知識庫得到預(yù)估嚴(yán)重性分類。

34、由以上技術(shù)方案可知，本發(fā)明本專利具有以下有益效果：

35、1、本發(fā)明提出的設(shè)備性能預(yù)測大模型，通過整合煤礦設(shè)備歷史運行數(shù)據(jù)和煤礦垂直領(lǐng)域的知識，并使用大模型技術(shù)進行微調(diào)，以適應(yīng)礦業(yè)特定的環(huán)境和需求，能夠在深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)上獲得更豐富的行業(yè)特定知識，提高預(yù)測的準(zhǔn)確性和靈敏度，從而減少誤報和漏報，優(yōu)化維護調(diào)度；

36、2、能夠?qū)崟r獲取煤礦設(shè)備的運行數(shù)據(jù)，且所述設(shè)備性能預(yù)測大模型能夠在設(shè)備表現(xiàn)出最初的故障跡象時即時發(fā)出預(yù)警，顯著提高了對故障的響應(yīng)速度，有助于及時解決問題，防止故障擴展，大大降低了維護成本和設(shè)備停機時間；

37、3、本發(fā)明設(shè)備性能預(yù)測大模型不僅能預(yù)測故障，還能根據(jù)故障類型結(jié)合歷史維護數(shù)據(jù)智能生成維護建議，自動化的解決方案推送減少了對專業(yè)知識依賴，使得非專家也能迅速進行故障響應(yīng)和處理，提升了維護團隊的工作效率。

38、通過上述創(chuàng)新點，本發(fā)明提出的基于煤礦垂直領(lǐng)域大模型的設(shè)備性能預(yù)測方法顯著提升了礦井設(shè)備管理的智能化水平，為礦業(yè)設(shè)備的運維管理帶來了根本性的改進和效率提升。