工学院工程研究学术论坛（第739期）

报告题目：高端装备智能诊断与预测大模型

报告嘉宾：李响 教授（西安交通大学）

主 持 人：王奉涛 教授

报告时间：06月18日10:30-12:30

腾讯会议:190 227 366

参会链接:https://meeting.tencent.com/dm/gq5cUhT9wM2.

报告摘要：

近年来，大数据驱动的高端装备智能故障诊断与寿命预测方法在实验条件下取得了良好的效果，然而在工程场景下，装备型号、结构、工况、测点、载荷等因素复杂多变，监测数据分布存在明显差异，导致智能诊断与预测方法工程适用性不强。本次报告将汇报团队在高端装备智能故障诊断与预测大模型领域的研究进展，建立了跨设备、跨工况、跨测点的多源数据对齐机制，提出了面向机械设备通用健康管理的智能运维大模型。在通用语言模型基础上，建立了诊断知识与分析数据集，通过微调多模态大模型可同时输出诊断结果和分析过程，实现透明化可解释的智能诊断。在故障与长期退化数据上对模型进行了验证，结果表明提出方法能够在轴承、齿轮等多种对象上联动实现状态监测、故障诊断和寿命预测，并能实现基于自然语言的逻辑推理，有望为高端装备提供通用化“-站式”健康管理服务。

报告人简介：

李响，西安交通大学机械工程学院，教授、博导，国家级青年人才，英国工程技术学会会士(IET Fellow)，科睿唯安全球高被引科学家，主要研究方向为工业人工智能机器视觉、大模型、神经形态计算、具身智能、数字孪生等，主持国家重点研发计划项目课题、国家自然科学基金等项目，参与制定国家标准3项，研究成果在航空航天、智能制造等领域获得工程应用，担任期刊IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、 Expert Systems with Applications、 Pattern Recognition 副主编，发表ESI高被引论文27篇，ESI热点论文11篇，谷歌学术引用10000次以上，H指数48。

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2025年6月16日