开源的故障诊断大模型（FDLM）：从多模态时序到可解释智能维护
摘要
本文提出并系统化定义一类开源的故障诊断大模型（Fault Diagnosis Large Model，FDLM）：以工业设备为核心对象，融合振动/声学/电流与电压/油液/温湿度/图像视频/日志等多模态信号，在大规模自监督预训练 + 专业知识检索增强（RAG） + 指令对齐的统一框架下，完成从异常检测、故障定位、根因分析到维修建议的端到端智能诊断。文章给出目标与原则、数据与知识体系、模型总体架构、训练与评测方案、工程化与治理路线，并附上开源落地清单与示例推理流程，便于团队即刻实施。
1. 背景与目标
难点：工业场景设备类型繁杂、工况多变、标注稀缺、数据异构（不同采样率/单位/协议），且“早期弱故障”信噪比极低；传统规则库与单模型往往移植性差、维护成本高。
目标：
建立跨行业、跨设备的基础模型，降低场景定制成本；
通过长时间依赖与多尺度时序建模，覆盖秒级冲击到周/月级劣化；
借助知识检索与可解释推理，输出可审计的“证据—结论—建议”；
用开放许可证与社区治理，形成持续演进的行业公共基座。
2. 设计原则
多模态优先：充分利用振动/电参/声学/视觉/日志/工艺变量；
自监督为本：用海量无标注数据学“健康先验”，再少量标注做领域对齐；
RAG+工具链：将FMEA/保养手册/报警码说明等注入检索增强推理；
可解释：输出注意力热力图、谱峰证据、阈值–风险–建议三联表；
开源友好：训练脚本、数据接口、评测基准与模型卡齐备，可复现。
3. 数据与知识体系
3.1 信号类型与频段
振动（轴承/齿轮箱/电机）：1 kHz–96 kHz，支持时域冲击与包络谱；
电气量（三相电流/电压/功率因数/谐波）：用于电机/逆变器健康；
声学（机泵、压缩机、风机叶片）：波形与梅尔频谱/时频图；
视觉（热成像/泄漏/磨损/异物）：目标检测+语义分割；
过程量（转速、流量、温压、振幅门限、开关信号）与维护日志。
3.2 知识库
结构化 FMEA/FMECA、常见症状—根因—处置三元组；
设备说明书、报警码对照表、维修工单、标准作业流程（SOP）；
现场工况标签（负荷/转速/启停/旁路）与检修事件时间线。
4. 模型总体架构
┌───────── 知识库 / 文档 / 工单 / 报警码 ─────────┐
多模态传感 → 预处理/对齐 → 模态编码器 → 多尺度融合 → 诊断解码 → 建议生成(波形/图像/日志) (重采样/去噪) (时序/频谱/视觉/文本) (Cross-Attn/RAG) (分类/检出/定位) (步骤化建议)└──────────── RAG 检索与证据拼接 ───────────┘
4.1 模态编码器（可插拔）
时序（振动/电参/过程量）：TCN/TimesNet/Transformer（含多尺度卷积前端）、频域支路（STFT/包络谱/倒谱）；
声学：CNN + 时频变换（梅尔/常Q变换），支持事件触发检测；
视觉：Swin/ConvNeXt + 小样本增量学习；
文本/日志：轻量中文/多语BERT，时间戳与层级码嵌入；
图结构（联合多机组/多工段）：时空GNN（T-GCN/TGAT）。
4.2 多尺度与跨模态融合
层级时序编码：分钟→小时→天的金字塔特征；
Cross-Attention 融合不同模态与不同时间尺度；
源选择门控（MoE/Gate）：工况切换时自适应选择更可信的模态/频带；
不确定性头：分位数/温度缩放/MC Dropout 输出诊断置信区间。
4.3 诊断与推理头
任务多头：异常检测（AD）、故障类型分类（FD）、故障部位定位（Loc）、剩余寿命（RUL）回归；
RAG 推理：检索相关 FMEA 与 SOP 片段 → 生成**“证据—结论—操作建议”**；
可解释性：谱峰标注、时域冲击片段定位、Grad-CAM/注意力热力图。
5. 预训练与指令对齐
5.1 自监督任务
掩码重建（MTR）：在时频平面随机掩码，重建波形/谱；
对比学习（SimCLR/TS-TCC）：多种增广（噪声、平移、伸缩、带通滤波）；
时序顺序预测/变化点学习：学习启停、负荷阶跃、劣化阶段；
跨模态对齐：同一事件的振动–声学–电参表示对齐（InfoNCE）。
5.2 监督微调与指令对齐
少量标注样本 + 合成数据（仿真齿轮缺陷/轴承故障谐波谱）；
指令数据模板：
输入：{症状摘要、关键片段、工况、报警码、历史维护}
输出：{候选故障(概率)、根因证据(光谱峰/冲击/异常图)、风险等级、推荐操作步骤、预计停机时长}
6. 评测体系与基准
6.1 指标
分类/检出：F1、AUROC、AUPRC；
早检能力：平均检出延迟（s/采样窗）；
RUL：MAE/SMAPE，提前量切片评估；
开放集识别：OSCR/拒识率；
置信度与校准：ECE/NLL；
可解释性：证据命中率（预测谱峰与真值对齐度）。
6.2 公开数据与跨域验证（示例）
轴承/齿轮：CWRU、Paderborn、XJTU-SY、PHM Challenge；
工艺/化工：Tennessee Eastman、SWaT；
声学异常：MIMII；
航空发动机：C-MAPSS/N-CMAPSS。
以跨数据集/跨机型迁移为硬指标：预训练一次，迁移到新设备仅需极少样本即达标。
7. 工程化与部署
7.1 数据与在线推理
边端采集：OPC UA/Modbus/IEC 104；统一成时间同步 + 元数据格式；
流式管线：Kafka/Flink→特征化→推理→报警；
滑动窗策略：短窗(冲击) + 长窗(劣化)并行；
在线学习/校准：周滚动再训练 + 置信度漂移监控。
7.2 性能与成本
模型蒸馏 + 量化（INT8/FP16），在边缘侧（NVIDIA Orin/CPU AVX2）实现毫秒级推理；
分层部署：难例/高风险上送云端进行RAG与专家推理。
7.3 可观测性与AIOps
统一事件模型（异常→告警→工单→处置→关闭）；
可解释面板：时域/谱域证据、注意力热图、阈值–风险–建议表；
追踪与审计：记录版本、阈值、知识片段来源、责任链。
8. 安全、合规与开源治理
许可证：建议 Apache-2.0（便于商业集成）；
模型卡：适用范围/数据分布/风险/不适用场景（如医疗诊断）；
隐私合规：生产数据脱敏、日志与视频最小化保留；
贡献流程：Issue/PR 模板、数据增广规范、评测复现实验脚本。
9. 参考开源栈（建议起步）
训练框架：PyTorch + Lightning；
时序与异常：tslearn、sktime、Kats、Merlion；
音频与视觉：torchaudio、torchvision、OpenMMLab；
RAG：Haystack/LlamaIndex + 向量库（FAISS/Milvus）；
MLOps：MLflow/DVC + Prometheus/Grafana；
边缘推理：ONNX Runtime/TensorRT。
10. 路线图（Roadmap）
v0.1（3–4周）：单模态时序骨干 + 自监督预训练脚本 + 3个公开数据集基线；
v0.2（6–8周）：加入声学与RAG，完成“证据—结论—建议”管线；
v0.3（10–12周）：多模态Cross-Attn、开放集识别、在线校准；
v1.0：社区评测榜（Leaderboard）+ 模型卡与合规文档完善。
11. 示例推理流程（端到端）
输入
传感：轴承座加速度 51.2 kHz，近24小时；电机电流三相 10 kHz；
元数据：转速 1480 rpm，负荷 0.72 pu；
事件：近期温升报警、点检“异响”。
模型处理
预处理：带通(0.5–10 kHz)、希尔伯特包络、STFT；
编码：时序骨干 + 频谱分支 + 声学分支；
融合：Cross-Attn 汇聚到“滚动轴承—内圈缺陷”证据；
RAG：检索轴承库条目（缺陷特征：1×、2×bpfi±f_r 侧带）；
输出：
诊断：内圈缺陷（P=0.86），风险=中高；
证据：包络谱在 4.9×f_r 附近出现对称侧带，时域冲击周期≈12.1 ms；
建议：48小时内计划停机检查；校验润滑与偏心；备件型号 XXXX；预计停机 3–5 h。
12. 开源仓库建议结构
fdlm/
├─ README.md # 项目说明与模型卡
├─ configs/ # 训练/数据/部署 YAML
├─ dataio/ # 采集/解码/对齐/切片
├─ models/
│ ├─ encoders/ # 时序/频谱/视觉/文本/GNN 编码器
│ ├─ fusion/ # Cross-Attn / MoE / 对齐模块
│ └─ heads/ # AD/FD/Loc/RUL/不确定性
├─ pretrain/ # 自监督任务脚本(MTR/对比/顺序预测)
├─ finetune/ # 指令对齐与监督微调
├─ rag/ # 索引构建/检索/证据拼接
├─ evaluation/ # 基准与指标计算
├─ deployment/ # ONNX/TensorRT/边缘服务(Docker)
└─ datasets/ # 数据下载脚本与协议说明
13. 训练配置模板（YAML，示例）
experiment: fdlm_base_v1
data:sample_rate: 51200window_sec: [0.5, 2.0] # 冲击短窗 + 劣化长窗augment:- gaussian_noise: {snr_db: [10, 30]}- time_warp: {ratio: 0.9-1.1}- bandpass: {low: 500, high: 10000}
model:encoder:time_series: {type: "TimesNet", d_model: 256}spectrum: {type: "SpecCNN", d_model: 128}audio: {type: "Conv1D", d_model: 128}fusion:type: "CrossAttention"heads: 4heads:ad: {type: "OC-SVM", enabled: true}fd: {type: "Classifier", num_classes: 18}rul: {type: "Regressor"}
train:optimizer: {type: "AdamW", lr: 1e-3, weight_decay: 1e-4}schedule: {type: "cosine", warmup_epochs: 3}epochs: 50loss:point: "huber"aux: ["contrastive", "consistency"]
eval:metrics: ["F1", "AUROC", "AUPRC", "ECE", "Delay"]
deploy:export: {onnx: true, quantization: "int8"}
结语
开源的故障诊断大模型（FDLM）把多模态时序理解、自监督先验、知识检索与可解释推理融合在一起，既能覆盖跨行业的通用问题，也为每个具体设备留下低成本“最后一公里”微调空间。以开放协作的方式推进这一基座，将显著降低智能维护的门槛，缩短从报警到根因定位与处置的闭环时间，最终把“数据—知识—行动”贯通为可持续的工业智能操作系统。