大语言模型与知识图谱赋能的机械装备故障诊断报告智能生成方法

一种大语言模型与知识图谱赋能的机械装备故障诊断报告智能生成方法，首先，将机械设备的时间序列振动信号与文本专家知识进行统一建模，通过构建基于三元组的知识图谱，将设备状态、故障类型及运行工况以结构化方式表示；其次，利用图神经网络对知识图谱进行结构化推理，捕捉实体间及实体‑关系间的复杂依赖关系；再次，结合多层次对齐模块与Transformer编码器，对时间序列信号与文本语义进行跨模态表示学习；最后，基于训练得到的多模态表征和知识图谱信息，自动生成结构化、可解释的机械设备诊断报告；本发明实现从信号采集到故障分析、报告生成的智能化闭环流程，同时具备对未见复合故障的零样本泛化能力，为设备运维提供高效、可靠的决策支持。