面對風機87%的非計劃停機，30多個專用模型為何束手無策？

一套通用大模型如何實現軸承、齒輪、轉子“一站式”健康管理？

一、行業痛點：風機運維深陷“碎片化泥潭”

1.1? 87%停機故障由多部件引發

????????齒輪斷裂、軸承磨損、電機短路……風電故障如同“并發癥”，而傳統模型卻是“專科醫生”——僅能診斷單一部件。

1.2? 華電電科院的運維困局

? ? ? ? 華電電科院為206個風場、超1萬臺機組開發30多個專用模型，卻因設備型號、工況差異無法協同，比如：

（1）內蒙古風場模型無法適配新疆高原機組。

（2）振動診斷系統讀不懂SCADA溫度告警。

（3）每新增一款風機需重建模型。

????????“模型越做越多，效率越來越低”?成為行業共同難題。

二、技術破局：通用大模型的“三把手術刀”

????????西安交大雷亞國團隊提出智能運維大模型，借鑒ChatGPT思想打造工業級“全科醫生”，關鍵技術突破有以下幾點：

2.1??數據統一：讓振動、電流說同一種“語言”

（1）角度域重采樣

????????將時域信號轉為轉速無關的階次譜，解決變轉速導致頻率偏移。

（2）幅值-分布分離：

????????分布信息 → 反映健康狀態（如故障特征）。

????????幅值信息 → 反映退化程度（如磨損進度）。

2.2??模型架構：診斷與預測雙腦協同

????????（1）健康信息單元：提取故障部件(PT)、類別(HS)、位置(FL)至專用詞元。

????????（2）退化信息單元：堆疊歷史RUL詞元，預測剩余壽命(PRED)。

????????（3）下游任務聯動：四類詞元交互輸出監測、診斷、預測結果。

2.3??多標簽二元編碼：精準定位復合故障

????????拋棄傳統獨熱編碼，支持多故障并發診斷。比如：

### 故障場景：齒輪箱同時發生磨損(W)+斷齒(BT)時，模型輸出：
故障部件G=1, 故障類別W=1/BT=1, 故障位置GS=1

三、效果驗證：小樣本實現高精度跨場景遷移

3.1? 驗證結果? ? ? ??

????????在17個故障數據集+4個全壽命數據集上驗證，核心性能碾壓專用模型

3.2? 多任務協同：1+1>2效應

????????（1）診斷輔助預測：加入故障數據訓練后，壽命預測誤差降低50%。

????????（2）預測優化診斷：通過退化軌跡學習，新場景診斷準確率提升13%。

3.3? 場景擴展能力

四、工業價值：從“百模大戰”到“一統江湖”

4.1? 成本直降

????????避免每臺風機定制開發模型，運維系統開發效率提升80%。

4.2? 落地場景

? ? ? ? （1）風電：兼容雙饋/半直驅等12類陸上風機、7類海上風機。

? ? ? ? （2）延伸至核電、航空發動機等高價值裝備。

華電電科院工程師實測反饋：
????????“過去診斷軸承需調取振動模型，預測壽命需啟動另一套系統。現在輸入原始數據，3分鐘輸出全鏈路健康報告。”

五、未來展望：運維大模型的“三階進化”

5.1? 任務擴展

????????集成維護決策模塊，形成“監測-診斷-預測-決策”閉環。

5.2? 模態融合

????????接入溫度、油液、噪聲等多源傳感器。

5.3? 人機交互革命

????????（1）傳統：在軟件界面點選參數。（是否會被淘汰？）

????????（2）未來：語音詢問“3號風機左軸承還能運行多久？”（現在看是不是有點魔幻？）

????????（3）結合ChatGPT生成診斷報告與維護建議。（更期待機械版DeepSeek！）

### 論文推薦：
《面向機械設備通用健康管理的智能運維大模型》，DOI:10.3901/JME.2025.06.001