LLM驱动的工业设备故障诊断：结合FFT与统计特征的智能诊断框架

工业设备预测性维护是制造业核心挑战，传统方法依赖专家经验和固定规则，难以应对复杂工况。本文提出LLM驱动的智能诊断框架，结合FFT频域分析与统计特征提取，为工业设备健康监测提供创新路径，融合前沿AI与传统工程技术，助力解决故障诊断痛点。

旋转机械（如电机、轴承、齿轮箱）是工业生产核心，其健康状态影响效率与安全。传统诊断存在四大局限：1.人工诊断依赖资深工程师经验；2.规则系统僵化，难以覆盖所有故障模式；3.海量振动数据利用率低；4.异常发现到故障定位响应速度慢。

该框架将LLM语义理解能力与信号处理技术深度融合：1.FFT频域分析：转换时域振动信号为频域，识别周期性成分、分离故障源频率、提取相关频谱指标；2.统计特征提取：包括时域指标（均值、方差等）、幅值指标（峰值、均方根）、无量纲指标（波形、峰值、脉冲指标）；3.LLM融合创新：支持自然语言交互、整合领域知识库、提供可解释输出、具备持续学习能力。

该框架适用于多场景：风电设备轴承/齿轮箱早期预警、生产线电机实时健康评估、轨道交通转向架/轮对在线检测。实施建议采用渐进式部署：先试点关键设备，积累数据优化模型，再逐步扩展覆盖范围。

LLM与工业物联网结合是智能制造重要方向，但部署需关注：边缘计算能力满足实时性、数据隐私与安全合规、模型泛化适配特定工况、与现有SCADA/MES系统集成。此框架为工业AI应用提供参考范式，展示前沿AI与传统工程的有机结合。