上海交通大学航空航天学院李元祥教授团队与上海飞机设计研究院和东方航空技术有限公司 MCC 联合，在国产大飞机核心系统的智能诊断方向取得重要突破，构建了基于时序大模型的统一诊断框架，实现了跨机型的运行知识迁移，为新机型在数据稀缺条件下的早期健康管理提供了智能化解决方案。
该研究提出了一种“预测下一个信号 token”的自监督预训练方法，通过联合利用多种机型的飞行数据，成功学习到通用的信号健康表征，并设计了适配工程场景的联合损失函数，显著提升了模型在下游任务中的表现。
相关论文已被国际工程信息学领域的一区 Top 期刊《Advanced Engineering Informatics》接收发表，展示了时序大模型在数据稀缺、系统异构等复杂工业场景下的应用潜力。
