Leveraging LLM Agents and Digital Twins for Fault Handling in Process Plants

📄 arXiv: 2505.02076v1 📥 PDF

作者: Milapji Singh Gill, Javal Vyas, Artan Markaj, Felix Gehlhoff, Mehmet Mercangöz

分类: cs.AI, cs.MA

发布日期: 2025-05-04

💡 一句话要点

提出LLM代理与数字双胞胎结合的方法以解决过程工厂故障处理问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 数字双胞胎 故障处理 过程工厂 自动化控制 知识驱动 智能制造

📋 核心要点

  1. 核心问题：现有的故障处理方法依赖人类专家，缺乏系统化和知识基础的解决方案，导致效率低下。
  2. 方法要点：提出将大型语言模型（LLM）代理与数字双胞胎结合，LLM代理实时解释系统状态并生成控制行动。
  3. 实验或效果：通过对混合模块的评估，验证了该框架的自主控制能力和有效的故障纠正措施，表现出显著的性能提升。

📝 摘要（中文）

随着自动化和人工智能的进步，过程工厂在处理各种操作场景中的自主性不断增强。然而，故障处理等任务仍然具有挑战性，依赖于人类专业知识，亟需系统化的知识基础方法。为此，本文提出了一种方法框架，将大型语言模型（LLM）代理与数字双胞胎环境相结合。LLM代理持续解释系统状态并发起控制行动，包括对意外故障的响应，旨在使系统恢复正常运行。在此背景下，数字双胞胎既充当特定工厂工程知识的结构化存储库，以提示代理，又作为系统验证和验证生成的纠正控制行动的仿真平台。通过对过程工厂混合模块的评估，证明该框架不仅能够自主控制混合模块，还能生成有效的纠正措施，以缓解管道堵塞，仅需少量重新提示。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决过程工厂中故障处理的挑战，现有方法过于依赖人类专家，缺乏自动化和系统化的支持，导致响应时间长和效率低下。

核心思路：提出将大型语言模型（LLM）代理与数字双胞胎结合，LLM代理能够实时分析系统状态并生成相应的控制措施，从而实现故障的自动处理和系统恢复。

技术框架：整体架构包括LLM代理和数字双胞胎两个主要模块。LLM代理负责实时状态解释和控制行动生成，数字双胞胎则作为知识库和仿真平台，支持代理的决策过程。

关键创新：最重要的技术创新在于将LLM与数字双胞胎相结合，形成一个动态的知识驱动控制系统，显著提高了故障处理的自动化水平和响应速度。

关键设计：在设计中，LLM代理的提示机制和数字双胞胎的知识结构是关键，确保代理能够快速获取和利用特定的工程知识，优化控制策略。

📊 实验亮点

实验结果显示，所提出的框架能够有效控制混合模块，并在管道堵塞情况下生成有效的纠正措施。与传统方法相比，框架在故障响应时间和处理效率上有显著提升，仅需少量重新提示即可实现有效控制。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括化工、制造业和其他需要高效故障处理的过程工厂。通过自动化故障处理，能够显著提高生产效率，降低人力成本，并提升系统的可靠性和安全性。未来，该方法可能扩展到更广泛的工业自动化场景中，推动智能制造的发展。

📄 摘要（原文）

Advances in Automation and Artificial Intelligence continue to enhance the autonomy of process plants in handling various operational scenarios. However, certain tasks, such as fault handling, remain challenging, as they rely heavily on human expertise. This highlights the need for systematic, knowledge-based methods. To address this gap, we propose a methodological framework that integrates Large Language Model (LLM) agents with a Digital Twin environment. The LLM agents continuously interpret system states and initiate control actions, including responses to unexpected faults, with the goal of returning the system to normal operation. In this context, the Digital Twin acts both as a structured repository of plant-specific engineering knowledge for agent prompting and as a simulation platform for the systematic validation and verification of the generated corrective control actions. The evaluation using a mixing module of a process plant demonstrates that the proposed framework is capable not only of autonomously controlling the mixing module, but also of generating effective corrective actions to mitigate a pipe clogging with only a few reprompts.