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

背景技術：

1、礦井關鍵機械設備的有效監(jiān)控是保障生產安全和效率的重要因素。傳統(tǒng)的設備監(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，容易遺漏關鍵異常。

2、現有的自動監(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據分析，這使得它們在準確性和適應性方面受限。這些系統(tǒng)往往缺乏深度學習和預測性維護的能力，不能針對特定的設備問題提供動態(tài)的解決策略，導致在應對復雜或非預期問題時反應不夠迅速或準確。

技術實現思路

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

2、為實現上述目的，本發(fā)明采用如下技術方案：

3、一種基于煤礦垂直領域大模型的設備性能預測方法，包括以下步驟：

4、s1、采集煤礦設備的歷史運行數據并對采集到的數據進行預處理；

5、s2、將預處理后的煤礦設備歷史運行數據結合煤礦垂直領域的知識構建領域知識圖譜；

6、s3、在通用大模型的基礎上結合領域知識圖譜進行模型訓練，同時采用深度學習方法進行微調，并利用若干標簽數據進行監(jiān)督學習，得到設備性能預測大模型并部署到實際應用中；

7、s4、采集煤礦設備的實時運行數據并進行預處理；

8、s5、將預處理后的煤礦設備實時運行數據輸入到設備性能預測大模型進行性能預測，當模型預測到潛在故障時，觸發(fā)告警并提供維護建議。

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

10、進一步地，所述煤礦垂直領域的知識采用網絡爬蟲技術、數據api接口或者數據集等方式進行獲取，包括但不限于設備制造商的技術文檔、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材料獲取的信息。

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

12、進一步地，對采集到的煤礦設備歷史運行數據和實時運行數據的預處理包括但不限于去除異常值、缺失值處理、標椎化處理以及歸一化處理；具體通過以下方法實現：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據；所述缺失值處理使用均值法、中值法或插值法對數據進行處理；所述數據的標準化處理通過以下公式(1)表示；所述數據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備的運行歷史數據；z表示標準化處理后的數據；μ是均值；σ是標準差；x′表示歸一化處理后的數據；min(x)表示原始數據中的最小值；max(x)表示原始數據中的最大值。

15、進一步地，所述領域知識圖譜的構建具體通過以下步驟實現：

16、s21、通過自然語言處理和信息抽取技術將煤炭行業(yè)知識和設備歷史數據映射為實體和屬性，每個屬性均包括數值或描述性文字，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表示一個煤礦設備實體向量，an表示煤礦設備實體e的第n個屬性；

19、s22、通過語義分析和關系抽取技術獲取實體之間的關系，并進行關系的建模和鏈接，構建知識圖譜，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表示實體間的關系，如從屬或因果關系，ω為權重值，表示兩個實體間關系的強度或重要性。

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

23、模型微調與驗證，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據時的表現，包括對模型的預測結果進行詳細分析，確保能夠準確識別設備的性能波動和潛在故障；

24、性能評估，采用標準的評估指標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；

25、誤差分析，對模型的預測錯誤進行深入分析，識別導致錯誤的原因，進一步調整模型參數和訓練策略，減少誤差；

26、損失函數優(yōu)化，根據誤差分析的結果調整模型的損失函數，優(yōu)化學習過程；

27、迭代微調，綜合前述步驟的反饋，迭代微調模型。

28、進一步地，所述設備性能預測大模型預測到潛在故障時，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表示設備性能預測大模型計算得出的故障風險評分，threshold表示風險評分的閾值，otherwise表示其他情況。

31、進一步地，所述故障風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是模型預測的設備出現故障的概率，該概率值是設備性能預測大模型輸出的性能預結果經sigmoid函數轉換后得到的；iimpact是故障可能導致的影響的預估嚴重性，通常由歷史數據和專家系統(tǒng)預設，具體實施過程中可根據行業(yè)大模型知識庫得到預估嚴重性分類。

34、由以上技術方案可知，本發(fā)明本專利具有以下有益效果：

35、1、本發(fā)明提出的設備性能預測大模型，通過整合煤礦設備歷史運行數據和煤礦垂直領域的知識，并使用大模型技術進行微調，以適應礦業(yè)特定的環(huán)境和需求，能夠在深度學習的基礎上獲得更豐富的行業(yè)特定知識，提高預測的準確性和靈敏度，從而減少誤報和漏報，優(yōu)化維護調度；

36、2、能夠實時獲取煤礦設備的運行數據，且所述設備性能預測大模型能夠在設備表現出最初的故障跡象時即時發(fā)出預警，顯著提高了對故障的響應速度，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備停機時間；

37、3、本發(fā)明設備性能預測大模型不僅能預測故障，還能根據故障類型結合歷史維護數據智能生成維護建議，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域大模型的設備性能預測方法顯著提升了礦井設備管理的智能化水平，為礦業(yè)設備的運維管理帶來了根本性的改進和效率提升。