《大语言模型在航空发动机系统诊断与维护中的应用研究》

本研究深入探讨大语言模型（LLMs）在航空发动机系统诊断与维护中的应用。航空技术的快速发展使得对预测和预防设备故障的先进工具需求日益增长。基于海量数据集训练的大语言模型具备分析遥测数据与运行数据的潜力，可提供诊断洞察与维护建议。本研究探索大语言模型在解读传感器数据、识别异常现象及生成维护指南方面的能力，并利用美国国家航空航天局（NASA）提供的合成数据模拟真实场景，评估大语言模型的性能与局限性。研究结果表明，尽管存在数据质量与模型局限性的挑战，大语言模型能显著提升航空发动机系统维护的可靠性与效率。

航空工业历经重大技术演进，已实现高可靠性飞行器设计。伴随技术发展，规范航空器飞行、诊断与维护的法律框架和程序体系也日益完善。自第二次世界大战以来，技术进步的快速节奏常导致新技术在部署后短期内过时，这对法规程序体系与技术创新保持同步提出挑战。

在此发展领域中，人为因素始终是恒定变量。人类对技术环境的适应需历经代际更替，其速度显著滞后于技术进步，这使得人为失误成为航空事故主要诱因。为应对此问题，人工智能技术被探索用于辅助和增强航空领域的人类决策过程。大语言模型等先进机器学习模型在航空发动机系统诊断与维护中展现出重大潜力。通过分析包括遥测数据和飞行报告在内的海量数据集，大语言模型有助于提升航空安全性与运行效率。大语言模型是精密的人工智能工具，能够基于训练数据处理和生成类人文本[1]。尽管其在航空等技术领域的应用尚处萌芽阶段，大语言模型已在自然语言处理任务中得到广泛应用[2]。该技术主要优势在于处理大规模数据并提取有意义的模式与洞察，从而辅助预测性维护与诊断工作[3]。

本研究聚焦大语言模型在航空领域的应用角色，重点探讨其在预测与预防故障、优化航空发动机系统维护流程方面的潜力。通过使用NASA提供的合成数据模拟真实场景（虽较实际运行数据的完整复杂性有所简化），本研究旨在论证大语言模型在航空诊断与维护中的技术潜力与应用能力。