一个统一的旋转机械健康管理框架，利用大型语言模型来处理各种组件、状况和任务

《Engineering Applications of Artificial Intelligence》：A unified rotating machinery health management framework leveraging large language models for diverse components, conditions, and tasks

RotLLM是一种基于大语言模型（LLM）的旋转机械健康管理系统，通过Spectral Folding Network（SFN）将振动频谱统一映射至语义空间，结合三阶段训练策略（预训练-初始化投影层-LoRA微调）实现多任务健康管理，在跨工况、多组件场景下显著优于传统方法。

　　RotLLM是一种全新的框架，旨在通过大语言模型（LLMs）统一处理旋转机械在复杂条件下的多种健康管理任务。这一框架的提出，是为了解决当前旋转机械健康管理系统在应对多样化组件、操作条件和任务时所面临的诸多挑战。传统方法往往针对单一类型的机械部件进行设计，且受限于特定的任务和操作环境，难以在实际工业场景中广泛应用。相比之下，RotLLM通过整合深度学习与大语言模型的优势，构建了一个具备高度通用性和适应性的解决方案，不仅提升了故障分类的准确性，还增强了系统在噪声环境下的鲁棒性，并实现了多任务推理的高效性。

在工业设备的健康管理中，故障诊断、异常检测、维护建议等任务至关重要。这些任务的实现依赖于对设备运行状态的准确感知与理解。然而，当前的数据驱动方法在面对真实世界中信号特征变化较大的情况时，往往会出现明显的性能下降。例如，当设备的实际运行条件与训练数据存在较大差异时，传统模型的泛化能力受到限制，难以提供可靠的诊断结果。为了解决这一问题，近年来的研究开始探索领域自适应（Domain Adaptation, DA）和领域泛化（Domain Generalization, DG）技术，这些方法通过调整模型结构或训练策略，以提升模型在未知条件下的表现。但现有方法往往需要复杂的训练流程，且难以同时应对多种任务和条件。

为了克服这些局限性，我们提出了RotLLM这一统一框架。该框架的核心创新在于将旋转机械的振动信号与文本信息进行融合，构建了一个跨模态的健康管理平台。具体而言，RotLLM采用了新型的频谱折叠网络（Spectral Folding Network, SFN）对振动信号进行特征提取，并通过专用的投影层将这些特征映射到大语言模型的语义空间中。这一设计使得RotLLM能够在不同的操作条件下，实现对多种机械部件（如轴承和齿轮）的健康管理任务，包括故障分类、异常检测和维护建议等。同时，通过引入检索增强生成（Retrieval Augmented Generation, RAG）和参数高效的低秩适应（Low-Rank Adaptation, LoRA）技术，RotLLM进一步提升了模型在实际应用中的稳定性和准确性。

在构建RotLLM的过程中，我们首先创建了一个大规模的多模态旋转机械数据集（Large-scale Multimodal Rotating Machinery, LMR）。该数据集整合了来自12个公开数据集的振动信号，共计237,298个样本，涵盖了568种不同的操作条件和15种典型的故障模式。此外，我们还收集了高质量的文本数据，这些文本由大语言模型生成，并经过人工专家的校对与优化。通过这种方式，LMR数据集更全面地反映了现实世界中旋转机械运行的复杂性，为模型的训练和评估提供了坚实的基础。

在特征提取方面，RotLLM采用了一种统一的振动信号编码器和投影层。编码器被称为频谱折叠网络（Spectral Folding Network, SFN），它结合了多尺度卷积与通道注意力机制。通过利用振动信号中不同频率区域之间的关系，SFN能够实现统一的特征编码，并将这些特征通过投影层映射到振动嵌入（vibration embeddings）中。这一过程不仅提高了模型对振动信号的理解能力，还增强了其在文本生成任务中的表现，从而提升了RotLLM整体的诊断准确性。

在模型的训练和优化方面，我们采用了三阶段的训练策略。第一阶段是使用LMR数据集对编码器进行预训练，这一阶段的训练目标是使编码器能够从大量的振动信号中学习到与设备健康状态相关的特征。第二阶段是通过文本标签对投影层进行初始化，这一阶段的训练目标是使投影层能够更好地将振动特征映射到大语言模型的语义空间中。第三阶段是使用参数高效的低秩适应（LoRA）技术对模型进行微调，这一阶段的训练目标是使模型能够适应不同的健康管理任务，并在实际应用中保持较高的准确性和鲁棒性。

在实际应用中，RotLLM展现出强大的性能优势。首先，它在故障分类任务中达到了最先进的准确率，能够准确识别轴承和齿轮的不同故障模式。其次，RotLLM在噪声环境下表现出良好的鲁棒性，能够稳定地进行多任务推理，即使在信号质量较差的情况下，也能提供可靠的诊断结果。此外，RotLLM在多任务推理过程中具有较低的计算开销，能够在保证性能的同时，提高系统的运行效率。

为了进一步提升模型的性能，我们还引入了检索增强生成（RAG）技术。RAG通过将相关论文和手册内容纳入知识库，使得模型在进行文本生成时能够更好地结合领域知识，减少生成过程中的“幻觉”现象。这一技术的引入不仅提高了模型的推理能力，还增强了其在实际应用中的适应性。同时，我们还采用了指令调优（instruction-tuned）的LoRA技术，使得模型能够更好地理解用户的输入指令，并在不同的任务中保持较高的准确性和一致性。

RotLLM的实现不仅提升了旋转机械健康管理的效率和准确性，还降低了非专家用户的使用门槛。通过统一的框架设计，RotLLM能够同时处理多种任务，如故障分类、异常检测和维护建议，而无需为每个任务单独开发模型。这种设计使得RotLLM在实际工业环境中具有更强的适用性和扩展性。此外，通过引入大规模的多模态数据集和先进的特征提取方法，RotLLM能够更全面地反映旋转机械运行的复杂性，为模型的训练和评估提供了坚实的基础。

RotLLM的框架结构如图1所示，其设计目标是超越传统的“特征提取器 + 大语言模型”流水线。虽然其整体结构与现有的多模态框架（如LLaVA）有相似之处，但RotLLM的核心创新在于其协同设计的机制，使得模型能够在工业信号解释的特殊挑战中实现更深层次的物理信息融合。这一设计不仅提升了模型的性能，还增强了其在不同任务和条件下的适应性。

在实验验证方面，我们对RotLLM进行了全面的测试和评估。测试结果表明，RotLLM在多种健康管理任务中均表现出优异的性能。特别是在故障分类任务中，RotLLM的准确率显著高于传统方法，能够有效识别不同类型的故障模式。此外，在噪声环境下，RotLLM表现出良好的鲁棒性，能够稳定地进行多任务推理，即使在信号质量较差的情况下，也能提供可靠的诊断结果。这些实验结果进一步验证了RotLLM在实际应用中的优势。

通过引入大规模的多模态数据集和先进的特征提取方法，RotLLM不仅提升了模型的性能，还增强了其在不同任务和条件下的适应性。此外，通过结合大语言模型的强大推理和生成能力，RotLLM能够更全面地反映旋转机械运行的复杂性，为模型的训练和评估提供了坚实的基础。这一框架的提出，标志着旋转机械健康管理系统进入了一个新的发展阶段，为工业设备的智能化管理提供了更加高效和可靠的技术支持。

在实际应用中，RotLLM能够有效降低非专家用户的使用门槛，使得健康管理任务更加易于操作和理解。通过统一的框架设计，RotLLM能够同时处理多种任务，如故障分类、异常检测和维护建议，而无需为每个任务单独开发模型。这种设计不仅提升了模型的性能，还增强了其在不同任务和条件下的适应性。此外，通过引入检索增强生成（RAG）和参数高效的低秩适应（LoRA）技术，RotLLM能够更全面地结合领域知识，减少生成过程中的“幻觉”现象，从而提高模型的推理能力和生成质量。

综上所述，RotLLM通过整合深度学习与大语言模型的优势，构建了一个统一的旋转机械健康管理系统。这一系统不仅提升了故障分类的准确性，还增强了在噪声环境下的鲁棒性，并实现了多任务推理的高效性。通过引入大规模的多模态数据集和先进的特征提取方法，RotLLM能够更全面地反映旋转机械运行的复杂性，为模型的训练和评估提供了坚实的基础。同时，通过结合大语言模型的强大推理和生成能力，RotLLM能够更高效地处理多种健康管理任务，为工业设备的智能化管理提供了更加可靠的技术支持。