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本发明属于火电设备状态监测技术领域，涉及一种多元状态估计与动态基线偏离度的火电辅机退化检测方法。包括：基于火电辅机在正常工况下的历史监测数据构建多元状态估计模型的记忆矩阵；利用多元状态估计模型基于记忆矩阵对实时监测数据进行状态估计，得到估计向量，并计算实时监测数据与估计向量之间的残差向量；基于残差向量计算实时偏离度，同时基于历史监测数据对应的残差向量计算历史偏离度并确定其统计分布，根据统计分布计算基线偏离度阈值；将实时偏离度与基线偏离度阈值进行比较，计算相对偏离度指标，进而判断火电辅机的退化程度。本发明实现了火电辅机退化的高灵敏、低误报早期检测，显著提升了状态监测的智能化水平和工程实用性。

本发明属于火电机组故障诊断技术领域，公开了一种基于注意力蒸馏的轻量化火电状态诊断方法及相关设备；其中，所述基于注意力蒸馏的轻量化火电状态诊断方法包括将当前运行数据输入至预训练好的轻量化火电状态诊断模型，对输入的当前运行数据进行前向推理，输出原始诊断结果向量，对原始诊断结果向量进行后处理，输出火电状态诊断结论；本发明能够有效迁移教师模型在中间层形成的关键注意力分布以及样本间的深层关系等隐性知识，在参数量大幅减少的情况下保持与教师模型相近的诊断准确率，还能够显著降低计算资源消耗与通信延迟，实现火电机组多样化边缘场景下诊断精度、实时性与资源消耗的灵活适配。

本发明属于火电机组技术领域，公开了一种基于多智能体协同的火电机组闭环优化调节方法及相关设备；其中，所述基于多智能体协同的火电机组闭环优化调节方法包括将预警信息及偏离特征参数输入训练好的诊断智能体，输出诊断结果，将异常原因和异常设备定位信息输入训练好的决策智能体，决策智能体基于多目标优化模型，以机组安全性、经济性和环保性为优化目标，生成调节建议，将调节建议输入训练好的执行校验智能体，通过执行校验智能体基于预设的安全规则库对调节建议进行安全合规性校验，将通过安全合规性校验的调节建议下发至分散控制系统执行；本发明构建了从异常预警、故障诊断、方案决策到安全校验与指令下发的完整闭环控制链路。

本发明属于工业故障诊断技术领域，涉及一种基于关系蒸馏的工业诊断大模型轻量化方法及系统。包括：获取工业设备的历史监测数据构建故障样本集，利用预训练的工业诊断大模型作为教师模型，提取样本集中每对样本之间的特征关系，生成教师关系矩阵；构建轻量化学生模型，提取相同样本集中每对样本在学生特征空间中的关系，生成学生关系矩阵；基于教师关系矩阵与学生关系矩阵计算关系蒸馏损失，联合硬标签损失对学生模型进行联合优化训练，得到训练好的轻量化学生模型；利用该模型对实时监测数据进行在线诊断，输出诊断结果。本发明在显著降低模型参数量和计算复杂度的同时保持了高诊断精度，实现了工业诊断大模型的高效轻量化与边缘实时部署。