Oscillation analysis using Retrieval-Augmented Generation

doi:10.1016/j.compchemeng.2025.109489

Oscillation analysis using Retrieval-Augmented Generation

2025-11-22

0

OA

AI

A

Abhijeet Singh

M

Mohammadhossein Modirrousta

B

Biao Huang *

DOI：10.1016/j.compchemeng.2025.109489

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摘要

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工业控制系统振荡会带来显著的操作挑战，通过能源浪费、设备性能下降和产品质量降低造成经济损失。传统检测方法严重依赖人工专家分析，导致在拥有数千个控制回路的设施中存在可扩展性限制。本文提出了一种新颖的框架，通过检索增强生成（RAG）将大型语言模型（LLMs）与专用振荡检测工具箱相结合。该系统具有命令行界面，可实現LLMs与分析工具之间的无缝程序化交互，消除图形用户界面（GUI）的依赖。一个领域特定的RAG架构将实时分析输出与专业技术知识库相结合，而自然语言处理能力允许工业人员使用日常语言查询系统。该框架集成了经智能LLM解释增强的三角形形状检测算法。通过炼油厂操作、国际粘滞数据库和国际田纳西东曼过程基准的工业数据集验证表明，性能得到显著提升，实现了出色的分类准确率，相关系数超过0.96，有效普及了高级振荡分析能力。

Keyword:

Oscillation detection

Large language models

Retrieval-augmented generation

Control system monitoring

Industrial automation

Oscillation analysis using Retrieval-Augmented Generation

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