北京航空航天大學(xué)陶來發(fā)教授大模型故障診斷研究新進(jìn)展：案例驅(qū)動(dòng)故障診斷的大模型幻覺進(jìn)階抑制：通往工程診斷/落地的路徑 | CJME論文推薦

引用論文

作者：劉海菲，陶來發(fā)，季晧，裘佳楠，曹文燕，蘇鉉元，呂琛，連芷萱

單位：北京航空航天大學(xué)杭州國(guó)新院、北京航空航天大學(xué)

Haifei Liu, Laifa Tao, Hao Ji, Jianan Qiu, Wenyan Cao, Xuanyuan Su, Chen Lu, Zhixuan Lian, Case-Driven Fault Diagnosis with Advanced Hallucination Mitigation in Large Language Models: A Way Towards Practical Applications, Chinese Journal of Mechanical Engineering, 100331, https://doi.org/10.1016/j.cjme.2026.100331.

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01

研究背景及目的

當(dāng)代工業(yè)系統(tǒng)在規(guī)模和互聯(lián)性上不斷擴(kuò)展。運(yùn)行環(huán)境的高風(fēng)險(xiǎn)與任務(wù)流程的復(fù)雜性使得故障預(yù)測(cè)與健康管理（PHM）面臨前所未有的挑戰(zhàn)。在此背景下，局部故障一旦擴(kuò)散，易引發(fā)級(jí)聯(lián)失效并導(dǎo)致重大安全與經(jīng)濟(jì)損失。因此，亟需能夠在多源信息中有效識(shí)別失效模式并定位根因的診斷技術(shù)。

案例驅(qū)動(dòng)診斷作為重要途徑，通過對(duì)歷史案例的類比與推理，為復(fù)雜系統(tǒng)提供可解釋的診斷路徑與判據(jù)支撐，已成為保障工業(yè)系統(tǒng)安全運(yùn)行的關(guān)鍵方法。然而，傳統(tǒng)依賴靜態(tài)規(guī)則庫或單一模型的案例診斷方法，難以適應(yīng)任務(wù)層級(jí)深、知識(shí)結(jié)構(gòu)復(fù)雜且工況動(dòng)態(tài)變化的實(shí)際場(chǎng)景，常導(dǎo)致溯因鏈條中斷、邏輯沖突及方案不可執(zhí)行等問題。尤為關(guān)鍵的是，隨著大模型（LLM）范式被引入工業(yè)PHM領(lǐng)域，為多源知識(shí)融合與復(fù)雜推理提供了新路徑，但其固有的“幻覺”問題，包括邏輯矛盾、虛構(gòu)實(shí)體、無根據(jù)的因果斷言以及在弱信號(hào)下產(chǎn)生誤導(dǎo)性關(guān)聯(lián)，成為阻礙診斷結(jié)果可信與工程落地的核心障礙。現(xiàn)有主流技術(shù)路徑在面向多源異構(gòu)圖譜進(jìn)行診斷方案生成時(shí)，普遍存在系統(tǒng)性幻覺，主要原因在于缺乏對(duì)任務(wù)層級(jí)與跨層依賴的顯式感知、無法建模與調(diào)解高階結(jié)構(gòu)約束，以及在弱信號(hào)或噪聲環(huán)境下缺乏穩(wěn)定的推理機(jī)制。這使得生成的診斷方案常常出現(xiàn)語義相關(guān)但結(jié)構(gòu)錯(cuò)誤或邏輯跳躍且不可執(zhí)行的情況，嚴(yán)重削弱了PHM系統(tǒng)的可靠性與實(shí)用性。

02

亮點(diǎn)或創(chuàng)新點(diǎn)

(1) 提出SC-MDG整體框架，實(shí)現(xiàn)從語義生成到結(jié)構(gòu)感知+案例驅(qū)動(dòng)的診斷范式轉(zhuǎn)變，系統(tǒng)抑制多源幻覺。

(2) 構(gòu)建多尺度嵌套超圖（MSSE），統(tǒng)一異構(gòu)診斷圖譜層次結(jié)構(gòu)，通過跨層對(duì)齊與動(dòng)態(tài)權(quán)重分配，顯著抑制案例驅(qū)動(dòng)中的路徑斷裂幻覺。

(3) 設(shè)計(jì)高階約束可微優(yōu)化機(jī)制（SCOC），顯式建模順序、互斥與合規(guī)性約束，實(shí)現(xiàn)沖突路徑自適應(yīng)調(diào)和，徹底消除邏輯沖突與不合規(guī)路徑幻覺。

(4) 開發(fā)超圖脈沖感知器（HSP），融合脈沖門控與貝葉斯不確定性傳播，增強(qiáng)弱信號(hào)魯棒性，從根本上抑制傳感器驅(qū)動(dòng)中的誤激活與推理崩潰幻覺。

(5) 實(shí)現(xiàn)從靜態(tài)結(jié)構(gòu)表示到動(dòng)態(tài)脈沖調(diào)控的轉(zhuǎn)變，提升診斷路徑在噪聲環(huán)境下的實(shí)時(shí)修正與抗干擾能力。

(6) 理論性地提出結(jié)構(gòu)一致性損失與貝葉斯正則項(xiàng)，通過可微優(yōu)化確保路徑語義與邏輯雙閉環(huán)，增強(qiáng)方案可執(zhí)行性。

03

試驗(yàn)方法

為系統(tǒng)驗(yàn)證所提SC-MDG框架的有效性，本研究圍繞電網(wǎng)變壓器故障診斷，基于包含16,472份高質(zhì)量專利的PHM知識(shí)庫，選取了309份變壓器故障案例，將其轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化的故障樹分析圖，并進(jìn)而構(gòu)建了五大典型診斷場(chǎng)景的超圖數(shù)據(jù)集；設(shè)計(jì)了三維度評(píng)估指標(biāo)，以量化模型在幻覺抑制和診斷性能上的表現(xiàn)；為剖析SC-MDG各組件貢獻(xiàn)，進(jìn)行了6個(gè)層級(jí)、共16組消融實(shí)驗(yàn)，證明了方法的優(yōu)越性。

04

結(jié)論

本研究提出的SC-MDG框架，通過統(tǒng)一異構(gòu)知識(shí)結(jié)構(gòu)、優(yōu)化邏輯約束與增強(qiáng)信號(hào)魯棒性，系統(tǒng)抑制了多源幻覺，為工業(yè)智能診斷提供了可信賴的新范式。該框架在旋轉(zhuǎn)機(jī)械早期故障檢測(cè)中具有應(yīng)用價(jià)值，并在其他工業(yè)泛化場(chǎng)景中展現(xiàn)出進(jìn)一步推廣的潛力。未來工作將聚焦于跨領(lǐng)域知識(shí)遷移與輕量化實(shí)時(shí)推理，以推動(dòng)其在更復(fù)雜工業(yè)環(huán)境中的落地。

關(guān)于作者

01

作者介紹

陶來發(fā)，博士生導(dǎo)師，國(guó)家級(jí)青年人才，長(zhǎng)期從事裝備PHM技術(shù)研究，以及AI大模型與PHM技術(shù)的融合研究，主持國(guó)家級(jí)重大項(xiàng)目、重點(diǎn)項(xiàng)目、共性技術(shù)預(yù)研、國(guó)家自然科學(xué)基金（面上/青年）等科研項(xiàng)目30余項(xiàng)。榮獲國(guó)家科技進(jìn)步二等獎(jiǎng)、教育部科技進(jìn)步一等獎(jiǎng)、航空學(xué)會(huì)科技進(jìn)步一等獎(jiǎng)、省部級(jí)科技進(jìn)步一等獎(jiǎng)等科技獎(jiǎng)項(xiàng)。

劉海菲，北京航空航天大學(xué)2023級(jí)博士生，研究方向?yàn)楣收显\斷大模型、裝備智能運(yùn)維等，以一作/學(xué)生一作發(fā)表SCI論文4篇，入選中國(guó)科協(xié)青年科技人才培育工程博士生專項(xiàng)計(jì)劃。

02

團(tuán)隊(duì)研究方向

北航國(guó)家級(jí)PHM團(tuán)隊(duì)深耕裝備健康管理、智能運(yùn)維領(lǐng)域18年，榮獲一系列國(guó)家級(jí)、省部級(jí)科技獎(jiǎng)項(xiàng)，于2023年初開始從事大模型與健康管理的融合研究。國(guó)際上，率先提出了裝備智能運(yùn)維（PHM）大模型概念與進(jìn)階研究范式，形成了一系列具有原創(chuàng)性與引領(lǐng)性的國(guó)際前沿交叉論文研究成果和授權(quán)國(guó)家發(fā)明專利。

團(tuán)隊(duì)成果“PHM大模型多Agent協(xié)同集成平臺(tái)（PACE）”是AI大模型時(shí)代下裝備健康管理能力生成的核心產(chǎn)品，在“2026第五屆工業(yè)設(shè)備智能運(yùn)維大會(huì)”首次公開。其涵蓋了健康管理從需求交互理解、知識(shí)整合、數(shù)據(jù)解析、方案生成、代碼生成、流程優(yōu)化等關(guān)鍵環(huán)節(jié)的6大類，共48個(gè)Agent，初步形成了PHM大模型多Agent智能協(xié)同全流程集群生態(tài)，為AI大模型賦能健康管理功能的工程落地提供專業(yè)Agent集群支持。目前，基于PACE，團(tuán)隊(duì)已完成自研“裝備故障診斷大模型（FaultsMind，F(xiàn)M）”、“健康管理知識(shí)工程（LATTICE?PHM）”、“維護(hù)維修決策大模型（MARS-LM）”等產(chǎn)品的能力升級(jí)，初步實(shí)現(xiàn)從AI賦能的定制化獨(dú)立功能研發(fā)向多智能體自主協(xié)同能力快速生成的轉(zhuǎn)變。

其中，里程碑成果“裝備故障診斷大模型（FaultsMind，F(xiàn)M）”是國(guó)際上首例裝備故障診斷大模型，作為一站式工業(yè)智能運(yùn)維解決方案，實(shí)現(xiàn)了大模型驅(qū)動(dòng)的跨場(chǎng)景泛化診斷能力自主生成與自適應(yīng)部署，構(gòu)建了涵蓋診斷需求建模、智能方案生成、工程代碼自動(dòng)生成、集成驗(yàn)證與應(yīng)用部署的全流程閉環(huán)體系，具備工況條件泛化、數(shù)據(jù)條件泛化、診斷對(duì)象泛化及任務(wù)類型泛化等核心能力。面向特定裝備系統(tǒng)/產(chǎn)品故障診斷需求，F(xiàn)aultsMind擺脫了對(duì)裝備故障診斷專家的強(qiáng)依賴關(guān)系，具有跨對(duì)象/跨場(chǎng)景的快速生成能力，極大程度上壓縮了傳統(tǒng)故障診斷系統(tǒng)的研發(fā)周期和研發(fā)成本，為故障診斷業(yè)務(wù)在工業(yè)制造、裝備運(yùn)維領(lǐng)域的大量應(yīng)用提供重要手段。FaultsMind已入選國(guó)家級(jí)垂直領(lǐng)域大模型深度應(yīng)用案例、全球數(shù)字經(jīng)濟(jì)聯(lián)盟（D50）峰會(huì)（澳門）發(fā)布的《100個(gè)數(shù)智應(yīng)用領(lǐng)先成果》，在2025年10月31日“東盟+中日韓（10+3）人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展論壇”面向全球正式發(fā)布。

（以下為PACE相關(guān)圖片）

03

近兩年團(tuán)隊(duì)發(fā)表文章

（1）健康管理大模型綜述：https://doi.org/10.1016/j.ymssp.2025.112683, MSSP

（2）故障診斷大模型（ESI高被引和熱點(diǎn)論文）：https://doi.org/10.1016/j.ymssp.2024.112127, MSSP

（3）故障預(yù)測(cè)大模型：https://doi.org/10.1016/j.ymssp.2025.113236, MSSP

（4）維護(hù)維修決策大模型：https://arxiv.org/abs/2411.04476

（5）數(shù)據(jù)知識(shí)平臺(tái)：健康管理知識(shí)工程（LATTICE?PHM, LM Assisted Taxonomic Transformation & Integrated Contextual Embedding for PHM）

（6）軟件：裝備故障診斷大模型（FM, FaultsMind）

（7）軟件：維護(hù)維修決策大模型（MARS-LM, Maintenance Analysis & Reasoning System - LM）

（8）軟件：PHM大模型多Agent協(xié)同集成平臺(tái)（PACE, PHM-Agent Collaborative Environment）.

責(zé)任編輯：杜蔚杰

責(zé)任校對(duì)：向映姣

審 核：張 彤

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