工业故障诊断的革命：当数字孪生遇见大模型

“ 数字孪生+大模型：工业故障诊断的智能革命与落地挑战。”

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工业运维的范式正在转移。在江苏的一家钢铁厂里，一台PSM轧钢机组的"数字分身"正在云端持续运行，它不仅能实时反映设备的健康状况，甚至能预测未来可能发生的故障——这就是数字孪生与大模型融合带来的全新可能。

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数字孪生：从三维模型到工业"数字生命体"

传统认知中，数字孪生常被简单理解为设备的3D可视化模型。然而，其本质远不止于此。

真正的数字孪生是一个具有"生命特征"的数字实体，它包含三个核心层次：

数据维度：实时采集物理实体的全生命周期数据。

模型维度：基于物理机理和数据的混合建模。

服务维度：提供预测、诊断、决策等智能服务。

以航空发动机为例，其数字孪生体能够模拟从正常运转到突发故障的完整过程，在虚拟空间中"预演"各种可能发生的场景，为故障诊断提供前所未有的洞察力。

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大模型赋能：突破工业知识的"认知边界"

工业大模型的兴起，为故障诊断带来了质的飞跃。

2.1 知识融合的新范式

传统诊断系统往往局限于预设的规则和模式，而大模型能够：

• 理解设备说明书、维修记录等非结构化文档。

• 融合专家