一种基于大语言模型微调的机械装备剩余寿命智能预测方法

一种基于大语言模型微调的机械装备剩余寿命智能预测方法，首先将数值型时序数据转化为结构化文本表示，克服了时序数据与文本数据之间的模态差异，便于大语言模型高效学习设备退化特征；随后，引入低秩适配策略实现参数高效微调，在保持模型性能的前提下显著降低了训练过程中的计算资源开销；本发明通过融合高维时序数据与大语言模型的语义理解和推理能力，显著提高了大语言模型在设备剩余寿命预测任务中的准确性和泛化性。