大模型综述分享（3） | 健康管理大模型概述：概念、范式与挑战

论文基本信息

论文题目：An Outline of Prognostics and Health Management Large Model: Concepts, Paradigms, and Challenges

论文期刊：Mechanical Systems and Signal Processing

论文日期：2025年

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4 健康管理大模型概念与进阶研究范式

随着大模型相关研究的快速涌现，大模型带来的泛化能力、涌现能力、生成能力等技术优势为健康管理领域的技术跨代发展带来了重要的机遇。因此，在解决健康管理领域面临难题与挑战时，综合运用大模型的能力、大模型的思想为健康管理的未来发展提供了新的思路和理论。本章在健康管理领域发展瓶颈与大模型优势特点分析的基础上，首次提出了健康管理大模型的概念与内涵，同时，根据大模型与健康管理的结合形式、程度，由简入深提出了健康管理大模型研究与应用进阶的三类典型创新研究范式。进而，在三类典型创新范式下，结合每种范式特点和能力，提出了大模型在不同范式下可提升的PHM关键能力，以及提升各关键能力的可行技术路线。该部分工作为开展大模型与健康管理融合研究的人员提供了较为全面的、由浅入深的技术研究路线和具体的解决思路参考。

4.1 健康管理大模型概念

一般地，健康管理大模型指的是具有庞大参数规模和复杂程度的、深度结合健康管理垂直领域特点的、能够服务于产品全生命周期健康管理业务的人工智能模型。健康管理大模型的设计与应用旨在以更加智能化、精准化、通用化的方式解决健康管理领域的各种复杂任务。鉴于健康管理的维度较多，从健康管理大模型又可细分为：

（1）对象类健康管理大模型，如：轴承健康管理大模型、齿轮健康管理大模型、电机健康管理大模型、电子产品健康管理大模型等；

（2）任务类健康管理大模型，如：数据生成大模型、方案生成大模型、验证评价大模型等；

（3）算法模型类大模型，如：故障诊断大模型、故障预测大模型、维修决策大模型等。

相比于传统的健康管理系统而言，健康管理大模型将在数据、知识、模型、能力等方面均有着显著的提升。传统健康管理模型对象单一，能够处理的数据与知识有限，健康管理大模型则能够提供泛化性好的多模态数据处理能力，面对复杂数据条件或非理想数据条件也能完成数据分析任务。另一方面，传统的健康管理模型多为功能明确的小模型，而健康管理大模型是大模型技术与健康管理模型技术的共同产物，大模型是小模型的归纳与融合。对于能力而言，健康管理大模型能够实现智能化、精准化、通用化的健康管理全寿命周期各种复杂任务的解决，是能够有效为健康管理设计人员提供帮助，为健康管理领域提供智能的顶级专家。

健康管理大模型将作为先进的生成式AI模型，其具有的多模态数据驱动能力、泛化性能与实用性能将会推动健康管理领域技术研究的创新突破与业务模式的全面革新。后文将由简入深阐述和分析健康管理大模型研究与应用进阶的三类典型创新研究范式：

范式一：大语言模型基本范式

范式二：PHM与LLM并行范式

范式三：PHM大模型范式

4.2 范式一：基于大语言模型的健康管理范式

在定制化需求的背景下，健康管理开展了大量故障预测、故障诊断及健康监测等研究工作，但是由于存在泛化性不足等问题，健康管理业务发展还有较大的优化空间。由于知识高效整合能力缺乏、文字设计重复较多、数据模态复杂、算法模型开发困难等问题，致使当前健康管理中知识检索、问答、解释补充，重复性文字工作，算法模型辅助开发，知识库诊断，维修决策等传统业务普遍存在效率低、泛化差、可解释性差等问题。生成式大语言模型凭借其强泛化、强推理、强理解能力，在金融、医疗、法律等领域已带来新的业务形式，在对应领域中提供快速检索、文本处理、案例分析等功能，从而提高各领域业务知识利用率、工作效率和泛化性，足以证明当前大语言模型技术能够为垂直领域研究带来的提升。

鉴于此，以大语言模型为基础的健康管理范式将利用基础大语言模型的语言推理和泛化能力，通过PHM领域知识的快速微调，构建领域垂直大语言模型，完成大语言模型在PHM领域典型场景中的应用，解决一系列PHM领域中存在的问题。基于该思想，范式一设计健康管理知识工程、大语言模型诊断专家、健康管理算法辅助开发、健康管理文字方案生成、大语言模型健康管理维修决策等应用形式，开展健康管理领域中知识整合、诊断专家、算法模型开发、文字方案设计、维修决策支持等传统业务的全面优化、借助新一代人工智能大语言模型技术实现健康管理业务效率、泛化能力和决策能力的全面提升。

如图4.1所示，该图展示了在多模态场景下应用此范式的框架，通过整合文本、图像、音频与结构化数据等多元输入，应对PHM服务中的知识整合、维护决策及算法开发等核心挑战。框架凸显了大语言模型在知识整合、决策推理、语言分析与泛化能力方面的优势。其架构包含五大核心任务——PHM知识工程、算法辅助开发、维护决策支持、诊断专家系统与文本生成，这些任务由数据预处理、模型选择、预训练、精调与验证组成的中央工作流提供支撑。图中箭头展示了各项任务与中央工作流之间的交互关系，确保输入数据、技术挑战与解决方案能够系统化整合，满足PHM领域的特定需求。

图4.1 基于大语言模型的健康管理范式

4.2.1 路线1：基于大语言模型与知识图谱的健康管理知识工程

基于大语言模型与知识图谱的健康管理知识工程为解决领域知识利用率低、检索效率低、决策解释性不足问题，在范式一的基于大语言模型在垂直领域上的应用来解决健康管理领域的一系列问题的思想引导下，借助大模型语言分析能力、知识推理能力、泛化能力优势，实现以待检索内容为输入，输出知识检索、推理决策结果的任务，以健康管理知识检索、交互问答、推理决策等典型应用，为健康管理领域发展实现高效率、高精度、高可信的知识库问答和数据库交互分析，从而推动PHM领域的技术发展，如图4.2。

图4.2 基于大语言模型与知识图谱的健康管理知识工程

大语言模型具有优异的语言分析能力、知识推理能力和泛化能力。同时，Transformer、RetNet等架构的并行性和更高的计算效率，以及其上下文学习和微调的能力，令以Transformer模型为架构的大语言模型在处理大量知识、解决复杂问题上具有难以企及的优越性。然而，当前的大语言模型依然具有数据实时性差、新生成态势适应性差等问题，在缺乏完备且具有实时性的知识库的情况下，大语言模型在健康管理的应用上存在较大的局限。由于知识图谱在数据挖掘、知识整合、信息处理上的优势，基于知识图谱的健康管理已经实现了对一定对象的智能故障诊断、故障推理与故障定位，然而仅仅依靠知识图谱技术只能做到小范围内对象的健康管理知识工程，无法提高健康管理模型的泛化能力。因此，综合大语言模型与知识图谱优势，该路线提出基于大语言模型与知识图谱的健康管理知识工程，从而同时解决大语言模型实时性差、知识缺乏的缺陷和知识图谱泛化性差、规模小的缺陷，实现快速、可信、应用范围广、支持多模态数据的知识检索问答和决策推理功能。

基于大语言模型与知识图谱的健康管理知识工程可包括知识图谱和大语言模型交互服务两部分。健康管理知识图谱构建需要梳理健康管理知识来源，基于需求驱动对健康管理知识进行采集，并对数据进行清洗、向量化、结构化转换，最后存储在文档数据库中并构建相关概念和业务的知识图谱，用于大语言模型交互服务的数据提取。大语言模型交互服务部分，用于接收用户发送健康管理相关的多模态输入，解构用户需求并对问题向量化处理，通过意图泛化模块来提高大语言模型的泛化能力，并将泛化后的需求用于知识图谱数据搜索，返回相关图谱概念属性，最后通过大语言模型的自然语言处理模块来对用户输出问题结果，结合大语言模型的推理能力对检索结果进行验证评价，从而解决健康管理泛化性差、知识利用率低等问题，实现高效率、高精度、高可信的知识库问答和数据库交互分析，为各设备及其关键部件健康管理知识管理、健康管理决策提供有力的技术支持。

4.2.2 路线2：基于大语言模型的诊断专家

基于大语言模型的诊断专家为突破过去基于知识的诊断发展落后，导致基于知识诊断的专家系统知识库和推理机发展遇到的瓶颈，在范式一的基于大语言模型在垂直领域上的应用来解决健康管理领域的一系列问题的思想引导下，借助大模型知识推理、决策推荐能力优势，实现以故障文字描述、振动信号等音频、故障设备图片等要素为输入，输出可供参考的故障诊断研究方向、诊断结果的大语言模型诊断任务，以诊断结果推理等典型应用形式为PHM技术发展带来故障诊断效率的提高，如图4.3。

图4.3 基于大语言模型的诊断专家信息卡

基于知识诊断的专家系统知识库和推理机发展由于自身的局限性已经进入了瓶颈，但是大语言模型的知识推理能力和决策推荐能力，使得原本落后的专家系统产生了新的发展空间。目前，在医疗、金融等其他领域已经产生了通过专家经验构建的知识库来进行推理诊断的大语言模型，证明了大语言模型在垂直领域下对诊断系统的提升效果。因此可以结合大语言模型的优势，构建由知识库与推理机形成的生成式大语言模型诊断专家系统。

用户需要提供大量的健康管理专家知识来构建知识库，从而让专家系统具有故障诊断方面的专业性。基于大语言模型的诊断专家系统需要对多模态输入如故障部位图片、FMECA表、视频等的信号处理模块，使其能够转化为大语言模型能够处理的语言。推理机需要发挥大语言模型的强推理能力，通过上下文学习、微调等能力，从而分析输入中的故障模式并比对语料库中的知识和数据，输出逻辑清晰、具有说服力的诊断结果，并且结合大语言模型的推理能力对结果是否满足需求进行评价，满足用户对诊断的需求。通过大语言模型进一步提升的诊断专家系统，能够突破传统专家系统在不同诊断场景、诊断对象、诊断现象推理能力不足的限制，实现具有强推理能力、高效率的故障诊断。

4.2.3 路线3：PHM算法模型辅助开发

PHM算法模型辅助开发路线为解决开发专业知识需求高，代码能力要求高问题，在范式一的基于大语言模型在垂直领域上的应用来解决健康管理领域的一系列问题的思想引导下，借助大语言模型代码生成及分析能力的优势，实现以代码需求描述、待解释代码为输入，输出所需的代码、函数、模型等或对模型的功能分析描述的算法模型辅助开发任务，以代码功能分析、代码部分补全等典型应用形式为PHM技术发展带来降低算法模型开发难度、提高算法开发效率的效果，如图4.4所示。

图4.4 大语言模型辅助下的PHM算法模型开发信息卡

为了开发性能足够优秀的健康管理算法模型，需要相关人员具有足够高的专业知识和代码能力。当前的大语言模型已经能够实现基础的代码编写及解释能力，在辅助算法模型开发方面具有巨大潜能，然而，大语言模型虽具备通用代码编写及解释能力，但在处理大规模采集数据的算法开发上达不到专业水平和使用需求。为了降低健康管理算法模型开发人员对算法模型开发能力的要求，可以充分发挥大语言模型在代码编写及代码分析等功能上的优势，利用大语言模型来进行健康管理领域的算法模型代码补全、代码功能分析等工作，从而降低用户健康管理模型开发难度，提高开发健康管理模型的效率。

基于历史的健康管理算法模型及相关代码来构建健康管理算法模型语料库，并对大语言模型进行预训练，使其能够进行质量足够高的健康管理模型知识推理和模型生成。进一步，借助微调的方式，大语言模型能够解析已有的模型并且自动为开发者提供包含功能分析说明的补全代码供使用者选择，也可以为开发者检测和提示模型中含有的警告或报错内容，从而大幅降低健康管理模型开发难度。同时，该路线中也需具备对多模态输入的处理模块，通过接收用户对代码需求的描述，返回所需的代码、函数、模型等，从而以问答的形式为用户提供开发支持。基于上述路线，达到降低健康管理模型开发难度、提高健康管理模型开发效率的目的。

4.2.4 路线4：PHM文字方案生成

PHM文本生成方法旨在解决PHM领域文本设计重复性高、效率低的挑战。该方法遵循范式I确立的"聚焦大语言模型在专业领域应用"原则，充分发挥大语言模型在语言分析、知识推理、决策支持和泛化能力方面的优势。通过以解决方案生成需求等要素作为输入，最终输出符合规范要求、逻辑清晰的PHM文本解决方案文档。这一文本生成任务具体体现在设计文本和生成测试大纲等应用场景中。借助该方法，PHM技术发展可实现重复性任务的减少与文本设计效率的提升，同时受益于大语言模型的语言解析、知识推理、方案决策及泛化能力，如图4.5。

图4.5 PHM文本生成信息卡

PHM文字方案生成路线为解决PHM领域重复文字工作多，设计效率低问题，在范式一的基于大语言模型在垂直领域上的应用来解决健康管理领域的一系列问题的思想引导下，借助大语言模型语言分析能力、知识推理能力、方案决策能力、泛化能力的优势，实现以生成方案的要求等要素为输入，输出符合要求、逻辑清晰的方案文档的健康管理文字方案生成任务，以设计文字方案、测试大纲生成等典型应用形式为PHM技术发展带来减少重复工作、提升文字设计效率的效果。

在实际PHM应用过程中，由于PHM应用场景的差异性，导致健康管理方案很难具有通用性，导致针对不同的装备、不同的部件需要重复设计健康管理方案，造成健康管理方案设计的重复工作过多、定制化需求极大，综合使得PHM方案设计效率低下。当前一部分大语言模型如ChatGPT、LLAMA、GLM等，已经能够拥有初步的文字方案生成等功能。同时，在金融、医疗、法律等其他领域已经出现了大语言模型辅助专业成果，且准确率达到了93.3%, 证明了大语言模型在垂直领域设计方案生成方面具有较大的潜力。因此，可以充分利用大语言模型在语言分析能力、知识推理能力、方案决策能力和泛化能力上的优势，设计基于大语言模型的生成式健康管理文字方案设计模型，通过多模态输入PHM设计相关需求以生成所需要的PHM设计方案，从而解决当前健康管理方案设计时重复工作过多的问题，提高健康管理方案设计的效率。

用户以历史的健康管理知识、方案类文档等语料为基础，通过文档切分、数据分类器等方法对数据进行清洗过滤、结构化等预处理，形成适用于文字方案生成的预训练语料库。进一步，完成具有强泛化能力、强推理能力、多模态数据处理能力的成熟大语言模型预训练工作。为了增强大语言模型文字方案的生成效果，通过提示学习，结合使用场景和生成目标设计设计合适的prompt来引导大语言模型生成结果，比如：诊断方案、预测方案、设计方案等不同的方案类型需求在输入中有所体现。通过指令微调、对齐微调，按照垂直领域相关规范来约束大语言模型输出形式，使大语言模型能够输出符合需求、逻辑清晰的健康管理文字方案。大语言模型对生成结果进行评价，通过一定的指标来衡量生成结果是否符合输入要求。基于上述技术框架，基于大语言模型的健康管理方案生成辅助PHM技术人员开展PHM系统设计任务，减少冗余工作，提升健康管理文字设计效率。

4.2.5 路线5：基于大语言模型的维修决策支持

基于大语言模型的维修决策支持路线为解决维修知识整合与利用不足、维修检索及决策效率低等问题，在范式一的基于大语言模型在垂直领域上的应用，解决健康管理领域的一系列问题的思想引导下，借助大语言模型知识整合能力、决策推理能力优势，实现以FMECA表等结构化数据或故障描述等非结构化数据为输入，输出检索得到的知识或可供参考的维修决策的维修决策支持任务，以维修知识检索、维修决策生成等典型应用形式为PHM技术发展解决由于维修人员能力不足造成的维修知识利用率低、检索效率低的问题，提高维修知识利用率和决策效率，如图4.6。

图4.6 基于大语言模型的维修决策支持信息卡

对装备的维修要求相关人员具有足够的维修知识和经验，然而由于维修对象、故障模式、维修策略等的复杂性，维修人员经常缺乏相关知识和经验。同时，由于维修手册、历史维修经验等知识的整合与利用不足，维修人员检索相关知识、生成维修计划需要耗费大量时间，导致维修效率低下。大语言模型具有的知识整合、决策推理能力，是突破维修业务目前瓶颈可能的手段之一，而像金融、医疗等其他垂直领域里大语言模型发挥的知识综合与推理能力，证明了大语言模型在垂直领域下能够发挥的作用。因此，可以利用大语言模型，实现生成式维修知识检索与决策推荐，从而解决在维修现场中维修人员知识及经验不足、知识检索效率过低的问题，提高维修知识利用和决策效率。

将装备维修手册等领域内较为通用的知识，在通过数据预处理后，构建成维修领域的预训练语料库，并且对大语言模型进行预训练。为了增强模型在用户的维修领域特定任务上的表现，可以通过二次预训练的方式，将用户在维修上的私有数据如历史维修资料、装备知识等对大语言模型进行二次预训练。进一步，能够处理FMECA表等结构化数据或故障描述、知识检索等非结构化输入，采用人工标注或基于模型的方法来挑选指令，通过监督精调（SFT）或指令微调等方式，使得大语言模型更好地对齐用户需求，输出符合要求的维修决策或知识检索结果，并且对结果是否符合用户需求进行验证评价。综上，实现基于大语言模型的维修决策支持，通过大语言模型强大的泛化、知识利用和推理能力，实现高效的维修决策，从而解决维修知识利用率低、对维修人员水平要求高造成的维修效率低下问题。

4.3 范式二：大语言模型与健康管理模型并行范式

PHM数据区别于现有NLP使用的语料数据，PHM领域常用数据为多类型传感器采集到的振动、温度、声音、电信号、压力等时间序列数据，对典型信号数据的处理和分析是传统健康管理模型的强项，对此已有大量的研究工作。但是传统健康管理模型在数据条件不足的情况下，难以满足预期的健康管理需求，需要领域知识补充或外界干预来提升传统健康管理模型及其运用模式的精度和能力。大语言模型具备上述能力，能够利用自然语言处理技术实现对知识的处理和掌握，可以与健康管理模型联合组建模型，提高健康管理模型的能力，满足更高的健康管理需求。这种联合组建模型实现并行开发的思想在其他垂直领域已经开展研究。因此，范式二考虑在成熟大语言模型基础上，结合大语言模型的知识管理、推理决策、泛化等能力优势，针对性的引导健康管理模型的训练过程和强化学习过程，形成大模型与健康管理模型并行开发模式，解决PHM领域相关问题。通过联合大语言模型和健康管理模型实现并行开发，优化健康管理领域的算法推荐、算法模型优化更新等业务，提升其在知识数据融合、可解释性和可信性等方面的能力，构建新的并行模型，以解决健康管理领域当前的知识利用能力差、缺乏针对性指导和辅助、算法泛化性差等问题。大语言模型与健康管理模型并行范式框架如图4.7所示。

图4.7 大语言模型与健康管理模型并行范式框架

4.3.1 路线1：知识与数据融合的PHM技术

知识与数据融合的PHM技术路线为解决已有知识利用不充分、数据知识融合差的问题，在范式二大语言模型针对性引导健康管理模型实现并行开发的思想引导下，借助大模型知识迁移能力、泛化能力优势，实现以健康管理数据和知识要素为输入，输出综合推断结果的知识和数据融合任务，以知识辅助的数据分析、基于数据信息的知识挖掘等典型应用形式下实现健康管理领域知识和数据的充分融合和利用，如图4.8。

图4.8 知识与数据融合PHM技术信息卡

数据获取不全面、质量不一致、特征提取困难、分析不充分等原因导致仅依靠数据的健康管理模型难以得到期望的结果，需要相关的专业知识辅助分析。而大语言模型以大量的文本进行训练，可以积累到大量的知识和信息。两个模型相辅相成，通过健康管理模型对数据进行处理和分析，从中发现隐藏的模式、关联和规律等特征和信息交由大语言模型处理；并且用先前积累的知识和经验来辅助数据分析过程，提高效率和准确性，最终输出由数据与知识的综合结果。因此，结合大模型强大的知识处理能力以及健康管理模型的数据处理能力，可以有效改善仅在数据驱动下，分析不全面，知识融合差的问题。

知识与数据融合PHM包括大模型与健康管理模型两部分，知识和数据的融合可以弥补健康管理模型对于高质量数据的过度依赖和可解释性差的缺陷。利用健康管理模型的数据处理能力，采用一系列的数据处理算法，提取原始的数据中的可用信息，提高各类模型结果的准确性。同时，结合大语言模型强大的自然语言处理技术对文本进行理解和分析，将积累的知识进行迁移与泛化，与数据处理得到的结果进行融合，对健康管理模型的数据分析起到辅助作用，给出数据支持与专业知识结合的综合结果。在此同时，大语言模型也能通过健康管理模型处理的数据支持，挖掘数据信息，丰富知识库。这种知识与数据融合方式，既提高了健康管理模型的可泛化性，弥补仅靠数据驱动的不足，也能对大语言模型积累的知识进行验证与丰富。

4.3.2 路线2：PHM算法智能推荐

PHM算法智能推荐路线为解决当前PHM算法的涉及要素复杂多样所导致的PHM算法设计难题问题，在范式二的大语言模型和健康管理模型并行研发思想引导下，借助大模型知识内化吸收能力优势，实现以PHM任务及算法 功能需求要素、PHM算法背景工程条件要素、PHM算法性能要素等为输入，输出目标PHM算法及相关配置要素，以故障诊断算法推荐、故障检测算法推荐、故障预测算法推荐等典型应用形式加速PHM能力生成的效果，降低PHM工程师的高要求门槛，辅助PHM系统的研发并加速设计，如图4.9。

图4.9 PHM算法智能推荐信息卡

PHM算法智能推荐路线为解决当前PHM算法的涉及要素复杂多样所导致的PHM算法设计难题问题，在范式二的大语言模型和健康管理模型并行研发思想引导下，借助大模型知识内化吸收能力优势，实现以PHM任务及算法 功能需求要素、PHM算法背景工程条件要素、PHM算法性能要素等为输入，输出目标PHM算法及相关配置要素，以故障诊断算法推荐、故障检测算法推荐、故障预测算法推荐等典型应用形式加速PHM能力生成的效果，降低PHM工程师的高要求门槛，辅助PHM系统的研发并加速设计。

PHM包含故障诊断、故障预测等多个核心功能，涉及到的算法种类十分丰富，这些算法均能表现出良好的数据处理能力，但也会在不同的数据条件下表现出性能差异。因此在实际工程应用中，针对不同的工程对象，甚至同一对象的不同故障模式所选择的算法通常是不同的，如何根据特定对象的具体PHM任务要求，从大量的PHM算法中选择最合适的算法成为当下PHM面临的重大挑战。大模型具有优秀的数据处理能力和模式识别能力，通过使用PHM算法与案例数据库等相关专家知识对预训练模型进行微调，提取和学习输入数据中的关键特征，可以建立起输入数据与输出决策之间的关联模型，利用大模型优异的模式识别能力实现决策，为实现具体环境下的针对性PHM算法智能推荐，降低PHM设计过程中的时间与资源成本，提供了契机。

基于大语言模型和健康管理模型并行的PHM算法智能推荐首先需要构建健康管理模型的PHM算法案例库。将健康管理领域实际工程应用案例中所用的多种算法配置要素及其使用条件，借助大语言模型的知识抽取能力和知识内化吸收能力，通过基座模型监督精调（SFT）和人工反馈的强化学习（RLHF）等微调手段，将这些案例中描述的算法配置要素、诊断知识要素、工程条件要素等相关PHM算法知识形成PHM工程经验，从而在后续使大模型基于内化的PHM经验，根据用户交互的prompt中所提示的PHM任务需求，进行智能算法推荐。在用户使用时，需要确定多个维度的需求：明确使用对象类型、所需算法是用于故障诊断、寿命预测、健康评估、维修决策等何种PHM任务维度、所具备的数据条件和算力条件、预期效果等。通过与大模型进行交互对话的方式使大模型推荐出最适宜当前PHM需求的算法模型及其相关配置要素。

为了使大模型所推荐出的算法及相关配置要素从“可信可用”的初级阶段提升呢至“高信好用”的领先阶段，需要在大预言模型与健康管理模型并行研发的范式下进行不断的进化。具体而言，大预言模型很可能由于算法案例的质量问题学习到不恰当的甚至错误的PHM工程经验，并产生严重的幻觉。如何针对于此，进行大模型与人类专家诊断偏好进行对齐是提升大模型在PHM算法推荐这一垂直领域能力提升的关键。健康管理模型的并行研发，可以同步验证大模型推荐出的PHM算法效能，基于大模型所推荐出的算法模型及其相关配置要素，进行健康管理模型的构建，通过算法的实际运行得到相关指标，例如诊断的准确率、预测的精度、故障的隔离率，来反馈评价大模型所推荐出PHM算法的质量。大模型所推荐出的PHM算法应当在实际运行后得到最佳的评价指标，如若不然，则将此失误案例反馈对大模型进行深层对齐，目的在于纠正大模型在当前应用中的失误。通过以上不断与用户交互，大语言模型精准的PHM算法推荐能力也在不断提升。综合以上，大预言模型所推荐出的PHM算法及配置要素可以在被不断地与人类和健康管理模型的交互、反馈、迭代中正向促进健康管理模型的开发。

4.3.3 路线3：PHM算法模型逻辑性支撑

PHM算法模型逻辑性支撑路线为解决黑盒算法模型缺乏逻辑推断、可信度差问题，在范式二大语言模型针对性引导健康管理模型实现并行开发的思想引导下，借助大模型问题分析与知识推理、文本生成能力优势，实现以PHM算法分析过程、对象知识与特点要素为输入，输出模型推理过程和结果解释的PHM算法模型逻辑性支撑任务，以黑盒算法模型逻辑性补充、高可信PHM算法开发等典型应用形式提高健康管理领域算法模型的逻辑性与可信度，如图4.10。

图4.10 PHM算法模型逻辑支撑信息卡

逻辑性指一个论述、推理或决策的合理性和严密性，是判断一个论述或观点是否可信和可接受的重要标准之一。在机器学习中，很多模型如神经网络等被认为是黑盒模型，这些模型的算法在内部运作，过程十分复杂且不透明，我们无法直接观察和理解算法的决策逻辑，使得模型的结果难以解释和理解，也无法验证算法是否基于可靠的数据和正确的假设进行决策，因此黑盒模型的结果可信度存疑单击或点击此处输入文字。。而数据驱动算法通过对大量数据进行分析和处理，提取有用的信息进行可视化展示，增进用户对算法过程的理解，可以提高黑盒模型的可信度。对于用大量的文本数据进行支撑的大模型，具有强大的知识推理能力，可以对知识进行深入学习和推理。大模型在推理过程中，对问题进行逻辑分析和推理，从而得出更深入和全面的答案，完善了结果的逻辑过程。依赖数据驱动算法的数据处理能力以及大模型的知识推理能力，优化黑盒模型的设计和选择，从而改善其逻辑性以及结果可信度存疑的缺陷，进而帮助PHM算法实现高可信的诊断、预测、评估、推荐、决策。

结合数据驱动算法的数据处理能力和大模型的知识推理能力，大大加强了PHM算法模型的逻辑性支撑。数据驱动算法模型对大量数据进行分析和处理，利用特征选择、特征工程、可视化等一系列操作对数据进行加工，并且可以利用例如决策树等解释性模型，帮助我们更好地理解模型的决策过程和结果。大模型在知识推理过程中，将输入的文本信息进行解析和理解，在推理过程中对问题进行逻辑分析和推理，利用相关的知识点建立推理链条，例如针对故障树模型，通过各层级直接的串并联关系，由底层单元逐层推理至顶层的故障情况。大模型还可以进行类比推理，对比已有的知识库，推理现有的问题，提高算法的泛化性和逻辑性。此外，开发相应的评估指标、生成解释性输出，让大模型在输出时附带解释性的理由等方法，在知识层面提高大模型的逻辑性。综合以上线路，使得PHM模型输出的结果有过程、有解释。通过成熟大模型与健康管理模型协同开发，对知识和数据进行融合，进一步提升PHM算法模型的逻辑性和可信度。

4.3.4 路线4：PHM算法模型智能优化更新

PHM算法模型智能优化更新路线为解决对象变化、工况变化、数据条件变化等情况下算法模型准确度、性能降低问题，在范式二大语言模型针对性引导健康管理模型实现并行开发的思想引导下，借助大模型逻辑推理、决策判断、优秀数据处理能力优势，实现以算法模型参数、运行结果偏差、累计数据、条件变化、人机交互反馈等要素为输入，输出更新后的算法模型和评估结果的算法模型智能优化更新任务，以新研产品PHM算法开发、服役期间算法自适应更新等典型应用形式为PHM算法模型通用性和适应性带来全面提升，如图4.11。

图4.11 PHM算法模型智能优化更新信息卡

在PHM领域中，算法模型的参数配置对算法性能起着至关重要的作用。当前PHM算法模型通常只适用于单一对象或单一工况的条件，在面对不同对象、不同工况、不同数据条件时，其泛化性往往较差。在实际工程应用中，随着PHM算法模型应用对象发生变化，其工况条件、数据条件等也会发生变化，从而导致原有算法模型在该情况下性能较差，需要对算法模型进行更新和优化以保证其性能；同时，装备会随着使用过程产生大量新数据，PHM算法模型在部署使用后需要根据这些新数据进行更新和优化，保证算法模型的性能和精度。当前的PHM算法模型在应用到新的环境或数据集中时，往往需要手动调整参数或使用启发式算式对参数进行寻优更新以适应新的情境，提高其性能，手动调整参数的过程对经验知识要求较高，通过试错的方式寻找最佳参数配置容易出现人为误差，使用启发式算法优化参数则需要对模型约束条件、目标函数等进行大语言模型拥有较强的泛化能力，并且结合大模型微调、RLHF等技术，可实现基于不同新数据集条件下的模型微调与优化，实现PHM算法模型参数的智能优化更新。定制化设计，工作量较大。并且PHM领域的数据通常具有高维度和高复杂性等特点，算法的参数空间较大，导致参数调整工作更加困难，限制了PHM算法的泛化应用。

基于大语言模型和健康管理模型并行的PHM算法模型智能优化更新首先根据健康管理模型当前计算结果和实际诊断/预测/评估等结果计算出当前算法模型的准确度和偏差值。当算法模型准确度偏差过大，无法满足健康管理需求时，将算法模型偏差值和各算法参数输入到大语言模型中，借助大语言模型的知识抽取和推理能力，根据健康管理模型数据库中的类似算法模型及其参数设置，针对当前算法模型给出参数优化建议。健康管理模型根据所给建议对算法参数进行更新，并对更新后的算法模型进行评估，验证新的算法模型计算准确度是否提高，能否满足健康管理需求。若能够满足需求，则完成该次算法模型优化更新；若尚不能满足需求，则根据当前优化更新情况对大语言模型进行提示和反馈，给出新的参数优化建议，再次进行算法模型优化更新，直至满足健康管理需求。该方法可确保健康管理算法与模型能够持续改进，并动态适应条件与数据的变化。

4.4 范式三：健康管理大模型构建与应用范式

健康管理大模型构建与应用范式针对PHM数据生成、PHM能力生成、复杂系统PHM解决方案生成、PHM验证评价等需求，结合健康管理垂直领域特点，参考大模型经典架构全面设计PHM大模型，如图4.12所示。从健康管理和大模型融合的对象维、任务维、算法维、模态维，依次开展PHM大模型的设计、数据收集标注、模型预训练、模型微调、模型对齐、模型评估、推理等研究工作，实现PHM能力的提升、健康管理领域瓶颈问题的解决和范式一、二涉及业务的进一步优化，进而构建形成：

（1）对象类健康管理大模型，如：轴承健康管理大模型、齿轮健康管理大模型、电机健康管理大模型、电子产品健康管理大模型等；

（2）任务类健康管理大模型，如：数据生成大模型、算法推荐大模型、方案生成大模型、验证评价大模型等；

（3）算法模型类大模型，如：故障诊断大模型、故障预测大模型、维修决策大模型等；

（4）多模态健康管理大模型，如：振动模态健康管理大模型、知识模态健康管理大模型、文本健康管理大模型、图像健康管理大模型、多模态健康管理大模型等。

图4.12 健康管理大模型应用范式

4.4.1 健康管理大模型构建

传统PHM技术通常只能针对特定对象形成专属能力，但总体上讲，在过程、功能、对象等维度上尚难以实现扩展及涌现。当前，健康管理领域面临着提升通用泛化性能、提升可解释性和可信度、形成验证体系、降低设计和开发门槛、高效利用领域知识、提升交互能力与效率等方面的瓶颈问题。“基于大语言模型的健康管理范式”和“大语言模型与健康管理模型并行范式”借助现有大语言模型的架构和功能，针对健康管理垂直领域特定的多模态数据、多阶段差异化任务、全流程功能等特点，将在一定程度上解决和缓解健康管理面临的问题。然而，需要根本解决健康管理瓶颈问题，必须依赖于全面、根本的技术革新。

参照大语言模型以自然语言为基本元素的文本生成能力，如果能够利用大模型的涌现性、泛化性等优势和特点，从基础模型开始构建以健康管理领域多模态信息为基础、以PHM各种功能需求为主要业务、以生成涌现能力为目标的垂直领域健康管理大模型，打通PHM开发方案生成、数据生成、能力生成、解决方案生成、验证评价、方案更新等技术流程，支撑装备PHM设计、诊断、评估、预测、决策、推荐、验证、更新等下游任务，将在解决传统PHM面临的一系列问题同时，实现以通用化、判别式、实战性为主要特点的健康管理领域新生态及根本性技术转变。

从构建流程上看，大模型的构建包含大模型架构设计、大规模预训练、针对不同装备对象/任务/工况的指令微调、增强推理能力的强化引导等步骤。参考扩展定律，扩展模型或数据大小通常会提高下游任务的模型性能，因此数据的体量能够为大模型涌现性提供支撑；健康管理领域的信息特点是多模态，而多模态及其之间的互补性有助于提升模型感知能力。因此，构建通用的生成式健康管理大模型，需要为模型预训练阶段和微调校准阶段准备大量、多模态PHM领域数据。为了提高数据质量，需要采用合适的预处理策略，包括质量过滤、去重、隐私去除和标记等。同时，需要调动不小的人力为每种模态信息设置标记工程（token）。对于大体量健康管理领域数据和较大的大模型规模，现有研究大多使用批量训练并将之动态调整。健康管理大模型在构建时需要经过超参数搜索、大规模分布式训练、生产推理几个步骤，涉及到集群设计、机架设计和节点设计。面对万亿规模参数，需要多机多卡并行进行大模型训练，因此考虑对计算任务、训练数据和模型进行划分，进行分布式存储和分布式训练。

后续以PHM大模型为基础，以全流程PHM设计和方案开发、PHM数据生成、PHM能力生成、复杂系统PHM解决方案生成、PHM验证评价等典型PHM任务为核心，系统阐述PHM大模型对于解决各类问题的思路和可能技术途径。

4.4.2 路线1：智能装备全流程PHM设计

智能装备全流程PHM设计路线为解决PHM设计人力资源消耗大且大量依赖专家经验设计的缺陷问题，在范式三健康管理大模型框架下，借助大模型优势的推理能力与多模态融合能力，实现以任务信息与历史PHM设计案例为输入，输出装备全流程PHM设计方案的智能PHM方案设计任务，以全流程PHM开发方案设计等应用形式推动PHM设计的智能化快速发展，如图4.13。

图4.13 智能装备全流程PHM设计信息卡

PHM领域主要业务之一即为装备设计定制化、各阶段流程的故障诊断、健康评估、寿命预测等功能方案。依据一般的PHM研制阶段，全流程PHM设计需要在需求分析阶段完成PHM需求分析，在概念设计阶段对PHM方案进行论证与评估，在初步或详细设计阶段生成相应的设计方案并完成功能模型的定义，在详细设计阶段完成详细设计与评估并生成，在试制、试验阶段完成系统评估和设计定型，在批量生产和服役阶段，完成功能的验证应用和反馈设计等。不同应用场景下的不同种类装备的PHM设计需求差别很大，过往一直是以专家经验和装备特点为主要支撑，针对性地根据对象结构和用户需求、通过人工分配、安排、撰写和绘制，设计出的各阶段方案通用性和泛化性弱。为推动装备PHM方案设计向生成式、智能式、通用式、全流程方向发展，针对装备提出PHM开发需求，亟需基于健康管理垂直领域大模型智能化生成装备全流程PHM方案，减轻PHM系统设计对于专家知识的强依赖性，真正推动健康管理领域的智能技术变革。

基于大模型的全流程PHM方案设计，首先依赖于需求分析，大模型需要能够在输入具体任务信息（包括作战支持需求、使用场景、高保障代价活动、关键活动等）的条件下，利用推理能力完成需求分析并生成总体设计技术要求和初步论证方案，并匹配PHM系统相关规范和体系论证报告，进而在各阶段输出相应分析说明、设计方案和六性评估报告等，实现定型和服役保障阶段的模拟测试性分析。预期的健康管理大模型在进行目标对象PHM设计时，能够在每个阶段均智能化分析出指标分配要求、系统功能需求、服役维护需求等，并依此自动化生成状态监测、数据处理、算法模型、集成耦合、验证评估等具体方案，供技术人员借鉴和使用。在这一过程中，大模型通过向量化手段和涌现性能力，能够将阶段间和阶段内的智能匹配操作以推理形式呈现，以节省技术人员的智力和人力投入。全流程设计的一大关键是考虑强约束条件。健康管理设计的过程当中，除PHM功能以外，还会涉及到装备本体设计、外界数据库和数据资源等交互系统及约束条件，构成在健康管理总体要求和总体能力限定条件下全流程设计的约束输入。另一方面，由于全流程PHM方案时间跨度大，为强化模型推理与实际对象场景的匹配程度，需要在PHM全流程多个节点设置验证评价接口，使大模型生成的PHM开发方案在工程使用时有效、可靠。因此，全流程PHM设计需要开展“多阶段训练与微调”，借鉴模块化设计思路，结合PHM设计阶段，逐步分别地通过内置评价算法和外部人工提示等方式优化模型生成能力。

4.4.3 路线2：智能PHM数据生成

智能PHM数据生成路线为解决PHM算法模型的高质量数据需求难以满足的问题，在范式三的健康管理大模型框架下，借助大模型优势的生成能力与泛化性能，实现以装备信息与数据特征知识要素为输入，输出能够模拟装备在预定工况与环境下预定状态模拟数据的数据生成任务，以典型故障数据生成、装备任务验证数据剖面构建等典型应用形式为PHM算法模型设计、开发、验证等环境提供便利，推动PHM算法模型能力的全面提升，如图4.14。

图4.14 智能PHM数据生成信息卡

PHM数据作为PHM设计开发、算法模型的输入，在PHM技术体系中扮演着至关重要的角色。良好的数据条件可以帮助PHM能力精准、快速、可信的实现。但实际应用过程中，PHM数据受到装备复杂工况与使用的恶劣条件影响，往往存在着数据缺失、数据不平衡、数据信息量不足等非理想数据情况，导致PHM开发、测试、验证、使用效果受到严重影响。当前数据扩充技术是健康管理领域甚至人工智能领域为解决数据驱动算法模型大量数据需求难以满足问题的核心解决思路。生成式网络模型、数据迁移、变分编码等技术虽然一定程度上缓解了算法模型大量数据需求与实际工程应用数据状态不理想间的矛盾，但生成数据仍存在缺少与装备、工况、未来使用需求等要素的考量，生成数据仍与真实数据存在较大差异。为解决这一问题，健康管理大模型将从输入考量、分析过程、输出形式等方面对数据生成任务进行全面优化，具体流程如下：

首先，在健康管理大模型架构下，借助历史各装备在其工况、环境下的数据训练生成式预训练大模型，在输入端综合考量装备设计信息、使用环境信息、未来算法模型特点等核心要素，借由大模型预训练构建生成模型与各核心要素的关联。进一步，结合数据特点，基于一致性、多样性、任务需求性等层次引导模型强化过程，基于数据生成对象装备特点开展生成模型微调任务，提高数据生成结果与真实数据的相似性，保证生成过程的正确性与可信度。最后，再次结合大模型框架中的PHM设计要素信息，根据PHM设计算法开发需求构建PHM数据生成输出，并设计验证指标与算法案例进行数据验证，给出PHM生成数据质量评价。

健康管理大模型的生成能力在PHM数据生成任务中的应用将能为PHM数据生成带来能考量装备特点差异、使用工况与环境差异、设计要素、使用需求等多模态信息的可信数据生成，生成数据将比现有数据生成技术结果在与真实数据一致性、生成数据多样性、生成数据任务适应性等评价指标上都有更好的表现。PHM数据的数量与质量的全面提升对于当前PHM算法模型的设计、开发等任务的开展提供了诸多方便，对于传统体系下由于缺乏数据支撑的PHM算法验证任务与PHM系统层级验证与评价任务也提供了实现的途径。

4.4.4 路线3：智能PHM能力生成

智能PHM能力生成路线为解决PHM能力生成过程门槛过高且智能化程度低的问题，在范式三的健康管理大模型框架下下，借助大模型优势的生成能力与推理性能，实现以装备信息与能力需求要素为输入，输出能够满足开发需求的PHM能力的研制任务，以装备诊断能力生成、装备预测能力生成等典型应用形式大幅度降低PHM能力开发的技术门槛，提升能力生成过程智能化程度，推动PHM能力生成技术的全面革新，如图4.15。

图4.15 智能PHM能力生成信息卡

PHM能力实现依赖与PHM算法模型的底层开发，优秀的底层代码是保证PHM能力的关键。但在实际PHM研发过程中，开发人员通常难以独立地进行底层代码开发任务，多数开发任务需通过任务描述交由专业程序设计人员组织开发，由于专业程序设计人员健康管理领域知识相对薄弱，人员间信息交互效率低，且开发后代码也常出现偏离预期需求、算法模型准确度低等问题。当前，国内前沿的PHM设计辅助系统已经实现了基于已有封装代码的二次开发功能，用户可通过模块化方式进行底层代码的二次开发工作，已经一定程度上降低了PHM设计开发门槛，但二次开发任务仍然需要配置模块间传递关系，并需要对各代码模块的功能有充分了解，否则在二次开发过程中必然导致设计错误的存在，且调试十分困难。在大模型技术应用背景下，生成式大模型的生成能力为智能化PHM能力生成提供了新的解决途径。

基于健康管理大模型的智能PHM能力生成主要分为两大功能，一是PHM算法模型底层代码智能生成，二是PHM算法模型参数配置信息智能生成。底层代码智能生成将借助与历史PHM算法模型代码做为训练基础，针对诊断、预测、评估、验证、推荐等核心任务分别形成任务特色代码框架，生成底层代码时将依据整体装备PHM能力开发需求与任务特色，在综合考量装备对象特点、工况特点、使用环境与数据形式等要素下，借由大模型的推理与生成能力快速生成能够满足任务需求的底层代码。随后，通过算法模型特点与数据信息的分析给出PHM算法模型的最优参数配置，保证智能生成的PHM底层代码的任务精度，实现PHM能力高效、精确的智能生成。

随着PHM系统使用需求的日益增加与追求更好性能的PHM算法模型日渐复杂，PHM能力的生成带来的技术门槛也越来越高。在健康管理大模型生成能力的影响下，结合大模型的推理能力，快速实现准确、规范、无人的算法模型底层代码生成与能力生成任务将能为降低PHM开发门槛、缩短PHM能力生成时间、减少PHM算法开发人力与成本都具有十分重要的意义。

4.4.5 路线4：复杂系统PHM解决方案生成

复杂系统PHM解决方案生成路线为提高PHM方案设计阶段的多模态信息处理能力，在范式三的健康管理大模型思想引导下，借助其多模态信息处理能力、逻辑推理能力和文字生成能力优势，实现以多模态故障信息、结构信息、对象特点、使用场景、工况、参数指标、能力需求等多要素为输入，输出PHM解决方案，以复杂系统的PHM方案生成典型应用形式为PHM技术解决复杂系统交联耦合难题能力的提升，如图4.16。

图4.16 复杂系统PHM解决方案生成信息卡

传统的PHM方案设计往往聚焦于单一类型的信息，忽略了多模态的信息处理。若是只关注某种特定的传感器输出，而忽视了声音、振动、温度等其他模态的信息，则会导致方案设计不完整。除了多模态输入信息，传统PHM方案设计中还常常忽略结构信息。复杂系统通常由多个部分组成，这些部分之间存在着复杂的交联和耦合关系。这意味着，任何一个部分的变化都可能影响到其他部分，甚至整个系统。因此，针对复杂系统的PHM方案，需要考虑到这些交联和耦合关系，以及它们对系统健康状态的影响。对象特点也是一个常被忽视的方面，不同的设备、部件或软件具有其独特的运行特性和故障模式。如果PHM方案不能针对每个对象的特点进行调整，那么其预测和诊断的准确性会大打折扣。另外，使用场景、工况和参数指标对PHM方案设计的重要性不言而喻。这些指标为我们提供了系统健康状态的量化信息。总的来说，为了有效地应对复杂系统中的各种挑战，我们需要一个更加全面、综合的PHM方案。这个方案应该不仅仅关注单一部分的运行状况，而是要充分利用多模态信息、结构信息、对象特点、使用场景、工况和参数指标，确保系统的健康和稳定运行。

在这样的背景下，健康管理大模型提供的PHM方案无疑为系统的高效稳定运行带来了有力的保障。健康管理大模型的引入可以充分利用设备和算法模型的信息，通过其多模态信息处理能力、逻辑推理能力和文字生成能力，可以生成一套完整的PHM方案。具体来说，大模型具备了多模态信息处理能力，可以处理来源于设备的文本、声音、图像，以及结构化的传感器数据。这为PHM方案提供了一个完备的数据基础分析。并且大模型拥有强大的逻辑推理能力。在复杂系统的运行中，微小的变化可能会诱发一系列的连锁效应。而大模型通过逻辑推理，不仅能追踪到这些变化的关系，还能与历史设备和相似设备信息进行结合。在另外一方面，健康管理大模型的文字生成能力能够将复杂的分析结果转化为文本描述。无论是设备的当前运行状况、参数信息，还是算法模型的信息，都能被明确地、条理地整理成PHM方案。

4.4.6 路线5：智能PHM验证评价

智能PHM验证评价路线为解决传统PHM的缺乏验证评价的问题，在范式三的健康管理大模型思想引导下，借助大模型逻辑推理能力优势，实现以设备结构信息、输入信息和故障模式等要素为输入，输出验证结果和评价，以PHM验证与评价典型应用形式为健康管理领域带来新的技术突破，如图4.17。

图4.17 智能PHM验证评价信息卡

传统PHM验证评价中，由于设备的复杂性和多样性，很难为每种设备制定统一的评价标准。不同的设备可能有不同的工作原理、设备参数、使用环境和故障模式，这使得为它们制定一个通用的评价标准变得非常困难。并且传统的PHM方法往往依赖于技术人员的经验。虽然这些经验在某些情况下可能是有价值的，但它们也可能导致偏见和误解。另一方面，为了验证PHM方法的准确性，需要大量的故障数据，然而在许多情况下，这些数据是不可得的或很难获得的。例如，某些设备可能很少出现故障，或者故障数据可能被视为敏感信息而不被公开。这使得对PHM方法进行充分的验证变得非常困难。在PHM评价中，PHM方法的性能需要一些有效的评价指标。然而，这些指标可能不适用于所有的设备和应用。因此，我们需要为不同的设备和应用开发更为合适的评价指标。

健康管理大模型可以理解和处理大量的信息，并且与传统方法相比，大模型具有更强的逻辑推理能力，能够处理更复杂的问题，并提供更准确、更客观的验证评价。考虑到大模型的优势，我们可以将其应用于PHM的评价。通过输入设备结构信息、输入信息和故障模式，健康管理大模型可以快速地理解设备的工作原理和可能的故障原因。通过模拟设备的工作过程，进行预测和诊断，并与实际数据进行比较，从而验证PHM结果的准确性。此外，大模型还可以为PHM方法提供评价。通过分析设备的实际运行数据，模型根据评价指标可以评估PHM方法的性能。这些评价指标可以帮助我们了解PHM方法的优点和缺点，从而进行进一步的优化。