电子信息技术

本发明公开了一种基于GraphRAG大模型的工业泵故障智能诊断方法，包括以下步骤：收集工业泵故障记录和振动信号，构建故障及特征图谱；利用卷积神经网络得到特征参数的故障类型，结合Word2Vec模型与余弦相似度生成融合知识图谱；图谱数据输入到LLM大模型，使用prompt_tune函数优化prompt模板；利用GraphRAG索引构建模块提取实体和社区等节点信息；通过卷积神经网络或LLM提取用户请求中的相关实体，与图谱节点进行匹配来获取信息；将信息映射到索引数据，利用检索生成模块输出诊断报告。本发明通过GraphRAG技术提高了故障诊断精度和维护决策效率，增强了工业生产稳定性和安全性。

本发明提出了一种基于GraphRAG大模型的工业泵故障智能诊断方法。该方法旨在通过构建工业泵知识图谱来捕获设备、故障类型、维修措施等实体之间的复杂关系，并利用GraphRAG技术实现对这些知识的有效检索和利用。此外，通过整合LLM大模型的强大生成能力，该系统能够在理解用户查询的基础上，从已有的故障分析案例中检索出最相关的信息片段，并生成高质量的故障诊断报告和维修建议。

与现有技术相比，本发明的一个或多个实施例可以具有如下优点：实现对工业泵故障的高效、准确诊断，为设备维护提供科学、可靠的决策支持，显著提升工业生产的稳定性和安全性。