融合层次化大模型架构与自适应强化学习的多模态工业运维系统及方法、应用

本发明公开了一种融合层次化大模型架构与自适应强化学习的多模态工业运维系统及方法、应用，涉及工业自动化、人工智能技术领域，系统包括专家层模块、系统层模块、总工层模块、自适应强化学习引擎和贝叶斯协同网络，专家层模块用于接收设备时序数据与本地知识手册词向量，生成初步运维决策；系统层模块接收至少两个专家层模块的决策输出和对应的系统级文档，执行多模态数据融合与冲突消解；总工层模块接收所有系统层模块的输出和全厂级文档，生成全局优化策略，该系统及方法突破了单层模型架构的局限性、多模态数据融合的障碍和动态资源分配的低效缺陷，提高了系统的智能化水平，优化了工业运维效率，可在水电站、热电站、智能制造产线中应用。