摘要
本发明提供了一种基于多智能体协同的设备健康检查方法及系统,方法包括:数据获取步骤:获取目标数据以生成多维特征向量;所述目标数据包括频率数据、工艺数据和控制数据;设备监测步骤:基于生成的多维特征向量对设备进行监测,输出监测结果;调配处理步骤:根据监测结果调配并实施对应的处理方案。本发明提供了一种基于多智能体协同的设备预警与诊断方法及系统,通过特征提取、阈值调整、故障诊断、决策生成、总结评审及闭环反馈的多智能体协作,结合专业机理模型、AI模型和大语言模型优势,解决了传统方法模型单一、误报率高、决策滞后等问题。