一种基于大模型的设备检测方法及系统与流程

本发明涉及设备故障检测，具体为一种基于大模型的设备检测方法及系统。

背景技术：

1、暖通空调系统对控制室内空气温度和湿度至关重要，对能源消耗有很大影响，尤其是在大型工业或办公建筑中，其能耗可占总能耗的50％-60％。鉴于其复杂性和故障易感性，及时监控和故障排除对于保持运行效率和安全性至关重要。

2、现有技术中，开发精确、自动控制检测暖通空调系统的新策略以提高能源效率并降低现代建筑的能源浪费就显得尤为重要。目前对中央空调系统进行节能改造之前，有必要进行现场检查并设计专业方案。这一初步阶段包括评估当前系统的性能，找出效率低下的地方，并了解建筑物的具体要求。量身定制的计划可确保改造在满足设施制冷需求的同时有效降低能耗，从而达到最佳性能和节能效果。首先需要派行业专家进行全面的现场检查，并制定量身定制的节能计划。这一步骤对于识别当前系统的低效和了解建筑物的具体冷却要求至关重要。通过设计专业的改造解决方案，在确保系统满足设施需求的同时大幅降低能耗，从而优化性能并实现大量节能。这种方法不仅能提高系统的运行效率，还有助于在建筑物中实现更广泛的可持续能源利用目标。

3、但是，行业专家需要掌握复杂的专业知识，拥有多年的经验，是非常难培养的，每次赶赴现场费用也是极高的，大大阻碍了企业进行节能改造的意愿。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种基于大模型的设备检测方法及系统，以解决上述背景技术中提出的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于大模型的设备检测方法，所述方法包括以下步骤：

3、利用物联网设备收集数据；

4、利用区块链的固有特性——去中心化、不变性和透明性，创建一个安全可信的物联网数据管理框架；

5、从收集到的传感器数据中生成prompt的网络结构；

6、将prompt输入到一个更大、更复杂的大语言模型中，利用提示为中央空调系统创建详细的优化策略。

7、优选的，利用物联网设备收集数据的具体操作包括：

8、通过在整个建筑内安装物联网传感器，持续监测详细的环境数据，如温度、湿度、光照度，甚至图像数据；

9、利用传感器收集各类环境数据，如温度、湿度、光照度、图像；

10、利用数据处理器接收来自传感器的数据，对其进行处理并准备传输，对数据进行初步分析或过滤；

11、利用通信模块使设备能够连接到网络，将处理后的数据传输到区块链网络或运行区块链节点的云服务器；

12、利用区块链接口用于数据验证、存储以及确保数据完整性和安全性的智能合约；

13、利用存储在数据发送到区块链之前，使用临时存储来缓冲数据，以及时刻备份设备数据，特别是在网络连接时断时续的情况。

14、优选的，创建一个安全可信的物联网数据管理框架的具体操作包括：

15、从环境中收集数据，数据包括环境传感数据和摄像头捕捉的图像，然后传输到区块链网络；收到数据后，网络节点根据智能合约中预先设定的规则对数据进行验证；一旦验证通过，数据被封装成一个新的区块并添加到区块链中；每个区块都包含前一个区块的加密哈希值，形成一个区块链，确保数据历史的安全；确保物联网设备所收集数据的安全性和防篡改性，还能提高数据管理的效率和透明度。

16、优选的，从收集到的传感器数据中生成prompt的网络结构的具体操作包括：

17、数据预处理层，对原始传感器数据进行清理和规范化处理，确保其格式适合分析，包括过滤噪音、处理缺失值以及对数据比例进行归一化处理；

18、特征提取层，利用图像数据的卷积神经网络或顺序数据的递归神经网络技术，识别数据中与分析相关的模式或特征；

19、洞察生成层，不同神经网络架构的组合，包括长短期记忆网络或变压器模型，旨在根据提取的特征识别低效、预测系统故障或提出优化建议；

20、提示生成层，将生成的见解转换为结构化的提示格式，利用自然语言生成，技术，将技术分析转化为可理解和可操作的提示。

21、优选的，将prompt输入到一个更大、更复杂的大语言模型中，利用提示为中央空调系统创建详细的优化策略的具体操作包括：

22、初始模型生成的复杂的技术见解prompt被输入到更先进、更大型的语言模型中，模型解释这些提示，从而为暖通空调系统量身定制详细的优化策略和控制方案，策略包括对设置进行精确调整、提出维护建议或改变运行计划，以提高效率并最大限度地降低能耗。

23、一种基于大模型的设备检测系统，所述系统由数据收集模块、创建模块、网络结构生成模块以及策略创建模块组成；

24、数据收集模块，利用物联网设备收集数据；

25、创建模块，利用区块链的固有特性——去中心化、不变性和透明性，创建一个安全可信的物联网数据管理框架；

26、网络结构生成模块，从收集到的传感器数据中生成prompt的网络结构；

27、策略创建模块，将prompt输入到一个更大、更复杂的大语言模型中，利用提示为中央空调系统创建详细的优化策略。

28、优选的，所述数据收集模块，通过在整个建筑内安装物联网传感器，持续监测详细的环境数据，如温度、湿度、光照度，甚至图像数据；

29、利用传感器收集各类环境数据，如温度、湿度、光照度、图像；

30、利用数据处理器接收来自传感器的数据，对其进行处理并准备传输，对数据进行初步分析或过滤；

31、利用通信模块使设备能够连接到网络，将处理后的数据传输到区块链网络或运行区块链节点的云服务器；

32、利用区块链接口用于数据验证、存储以及确保数据完整性和安全性的智能合约；

33、利用存储在数据发送到区块链之前，使用临时存储来缓冲数据，以及时刻备份设备数据，特别是在网络连接时断时续的情况。

34、优选的，所述创建模块，从环境中收集数据，数据包括环境传感数据和摄像头捕捉的图像，然后传输到区块链网络；收到数据后，网络节点根据智能合约中预先设定的规则对数据进行验证；一旦验证通过，数据被封装成一个新的区块并添加到区块链中；每个区块都包含前一个区块的加密哈希值，形成一个区块链，确保数据历史的安全；确保物联网设备所收集数据的安全性和防篡改性，还能提高数据管理的效率和透明度。

35、优选的，所述网络结构生成模块，数据预处理层，对原始传感器数据进行清理和规范化处理，确保其格式适合分析，包括过滤噪音、处理缺失值以及对数据比例进行归一化处理；

36、特征提取层，利用图像数据的卷积神经网络或顺序数据的递归神经网络技术，识别数据中与分析相关的模式或特征；

37、洞察生成层，不同神经网络架构的组合，包括长短期记忆网络或变压器模型，旨在根据提取的特征识别低效、预测系统故障或提出优化建议；

38、提示生成层，将生成的见解转换为结构化的提示格式，利用自然语言生成，技术，将技术分析转化为可理解和可操作的提示。

39、优选的，所述策略创建模块，初始模型生成的复杂的技术见解prompt被输入到更先进、更大型的语言模型中，模型解释这些提示，从而为暖通空调系统量身定制详细的优化策略和控制方案，策略包括对设置进行精确调整、提出维护建议或改变运行计划，以提高效率并最大限度地降低能耗。

40、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

41、本发明提出的基于大模型的设备检测方法及系统，利用物联网设备收集的数据(如环境和系统性能指标)来训练深度学习模型。该模型通过分析数据生成结构化的prompt，建议提高效率、加强能源利用率并预测潜在的系统故障。这些以优化中央空调系统为目标的提示会被更大型、更复杂的模型(如chatgpt)进一步处理，以制定可操作的优化策略和控制计划。这种创新方法通过提供数据驱动的运行调整和维护建议来加强系统管理，最终提高能源效率和预测性维护能力。