An Outline of Prognostics and Health Management Large Model: Concepts, Paradigms, and Challenges

预测健康管理（PHM）是确保复杂系统任务完成和预防意外故障的关键，广泛应用于航空航天、制造、海运、铁路、能源等领域。然而，PHM的发展受到泛化、解释和验证能力等瓶颈的限制。目前，大模型等生成人工智能代表了一场技术革命，具有根本性地重塑传统技术领域和人类生产方式的潜力。其强大的泛化、推理和生成属性等能力为解决PHM的瓶颈提供了机会。因此，基于对PHM当前挑战和瓶颈、大模型研究现状和优势的系统分析，我们提出了预测健康管理大模型（PHM-LM）的新概念和三个渐进式范式，通过将大模型与PHM集成来增强PHM的核心能力。随后，我们提供了PHM-LM的可行技术方法，以加强PHM在三个范式框架内的核心能力。此外，为了解决PHM面临的核心问题，我们讨论了PHM-LM在整个建设和应用过程中的一系列技术挑战。这项全面的努力提供了一个完整的PHM-LM技术框架，并为新的PHM技术、方法、工具、平台和应用提供了途径，同时也可能创新PHM的设计、研发、验证和应用模式。此外，还将实现具备AI能力的新一代PHM，即从定制到泛化、从判别到生成、从理论条件到实际应用。

论文旨在解决Prognosis and Health Management (PHM)领域中的挑战和瓶颈，通过将Large Model与PHM相结合，提出一种新的PHM-LM概念和三种渐进式的范式，以增强PHM的核心能力。

通过将Large Model与PHM结合，提出了一种新的PHM-LM概念和三种渐进式的范式，以增强PHM的核心能力。

论文提出了PHM-LM的全面技术框架，并提供了新的PHM技术、方法、工具、平台和应用的途径。此外，还讨论了PHM-LM在构建和应用过程中的一系列技术挑战。

最近在这个领域中，还有其他相关研究，如《A Survey of Prognostics and Health Management Frameworks for Aerospace Systems》、《A Review of Prognostics and Health Management Techniques in Railway Applications》等。