一网打尽LLM在设备故障诊断与寿命预测的前沿资源
这是一个聚焦于预测性维护与健康管理（PHM）领域的大型语言模型资源清单，系统整理了LLM在故障诊断、剩余寿命预测等场景中的应用论文、代码、数据集和工具。项目旨在解决传统PHM方法依赖手工特征、泛化能力弱的问题，通过汇集最新研究成果，帮助工程师和研究者快速了解LLM如何提升设备维护的智能化水平。核心能力包括：分类整理故障诊断与寿命预测相关LLM论文、提供可复现的代码链接、汇总公开数据集，并标注技术路线（如微调、提示工程、多模态融合等）。项目仍处于早期阶段，内容覆盖范围正在扩展，适合作为入门导航和前沿追踪的起点。
Awesome-LLM、Awesome-Fault-Diagnosis、Awesome-RUL-Prediction
Awesome-large-language-model-for-Prognostics-and-health-management 是行业应用领域的开源项目，由 liguge 开发，2025 年首次发布。
它收录于行业应用分类，该分类目前共有 544 个项目，GitHub 星标数为 136。
项目仍在小幅维护中，最近一次代码更新于 2026-09-21。可自行部署使用，无收费信息。
它主要面向的使用场景是：工业设备故障诊断的学术研究选题调研。同类可对比的替代方案包括 Awesome-LLM、Awesome-Fault-Diagnosis、Awesome-RUL-Prediction。
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