4月22日，機(jī)械學(xué)院陳吉紅教授、楊建中研究員牽頭的“智能決策支持”團(tuán)隊(duì)在中國工程院院刊/中國科技期刊卓越計(jì)劃領(lǐng)軍期刊“Engineering”上，發(fā)表了題為“Intelligent Fault Diagnosis for CNC Through the Integration of Large Language Models and Domain Knowledge Graphs”(集成大型語言模型和領(lǐng)域知識(shí)圖譜的數(shù)控系統(tǒng)智能故障診斷研究)研究論文，展現(xiàn)了機(jī)械、數(shù)控系統(tǒng)和人工智能交叉學(xué)科的最新研究成果。國家智能設(shè)計(jì)與數(shù)控技術(shù)創(chuàng)新中心、學(xué)院2021級(jí)博士生劉宇涵為第一作者。
 

　　數(shù)控系統(tǒng)作為現(xiàn)代制造業(yè)的核心組成部分，其故障診斷能力直接影響生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。傳統(tǒng)的故障診斷系統(tǒng)主要依賴專家系統(tǒng)，存在三個(gè)主要問題：(1)故障診斷知識(shí)的組織效率低；(2)靜態(tài)知識(shí)框架與動(dòng)態(tài)工程環(huán)境之間缺乏適應(yīng)性；(3)專家知識(shí)與實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流的整合困難。這些問題限制了傳統(tǒng)方法處理不確定性問題的能力。
 

　　針對(duì)上述科學(xué)和工程問題，研究團(tuán)隊(duì)在研究論文中提出了一種數(shù)控系統(tǒng)智能故障診斷研究框架，該框架基于大型語言模型和領(lǐng)域知識(shí)圖譜等關(guān)鍵技術(shù)，突破了傳統(tǒng)專家系統(tǒng)基于符號(hào)推理的局限，顯著提高了故障診斷的效率與準(zhǔn)確性，超越了具有兩年經(jīng)驗(yàn)的工程師診斷水平。文中分別提出了基于知識(shí)圖譜的檢索增強(qiáng)(RAG)方法，以及結(jié)合大語言模型與專家知識(shí)輸入的動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)機(jī)制。
 

　　基于知識(shí)圖譜的RAG方法融合了多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，通過將知識(shí)圖譜劃分為多個(gè)與特定故障原因關(guān)聯(lián)的解決路徑子圖，將多輪對(duì)話轉(zhuǎn)化為圖譜路徑的遍歷過程，有效彌補(bǔ)了傳統(tǒng)RAG在結(jié)構(gòu)化方面的不足，增強(qiáng)了復(fù)雜交互任務(wù)支持能力。而動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)機(jī)制則通過持續(xù)的用戶交互，動(dòng)態(tài)更新知識(shí)圖譜，實(shí)現(xiàn)生成能力與診斷性能的協(xié)同進(jìn)化。論文設(shè)計(jì)了面向垂直領(lǐng)域的大模型評(píng)估基準(zhǔn)體系，并通過大量對(duì)比實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了所提出框架在實(shí)際工業(yè)環(huán)境中的應(yīng)用可行性。目前，該系統(tǒng)已成功部署于華中數(shù)控“數(shù)控云管家”APP。
 

　　此項(xiàng)工作填補(bǔ)了具備自主學(xué)習(xí)能力的智能數(shù)控系統(tǒng)的研究空白，促進(jìn)了大模型在工業(yè)領(lǐng)域的實(shí)際應(yīng)用。